原文:深度學習之CNN的推導

轉載:http: blog.csdn.net zouxy article details 本文的論文來自: Notes on Convolutional Neural Networks,Jake Bouvrie。 這個主要是CNN的推導和實現的一些筆記,再看懂這個筆記之前,最好具有CNN的一些基礎。這里也先列出一個資料供參考: Deep Learning 深度學習 學習筆記整理系列之 七 LeNe ...

2017-03-29 16:29 0 3621 推薦指數:

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深度學習(一)——CNN算法流程

深度學習(一)——CNN(卷積神經網絡)算法流程 參考:http://dataunion.org/11692.html 0 引言 20世紀60年代,Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用於局部敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網絡結構可以有效地降低反饋神經網絡的復雜性 ...

Thu Aug 23 05:18:00 CST 2018 1 25194
深度學習之卷積神經網絡(CNN

卷積神經網絡(CNN)因為在圖像識別任務中大放異彩,而廣為人知,近幾年卷積神經網絡在文本處理中也有了比較好的應用。我用TextCnn來做文本分類的任務,相比TextRnn,訓練速度要快非常多,准確性也比較高。TextRnn訓練慢得像蝸牛(可能是我太沒有耐心),以至於我直接中斷了訓練,到現在我已經 ...

Sun Apr 14 05:21:00 CST 2019 3 590
cnn公式推導

CNN公式推導 1 前言 在看此blog之前,請確保已經看懂我的前兩篇blog【深度學習筆記1(卷積神經網絡)】和【BP算法與公式推導】。並且已經看過文獻[1]的論文【Notes on Convolutional Neural Networks】。因為本文就是講解文獻 ...

Fri Oct 09 21:20:00 CST 2015 0 5873
深度學習-神經網絡 BP 算法推導過程

BP 算法推導過程 一.FP過程(前向-計算預測值) 定義sigmoid激活函數 輸入層值和 標簽結果 初始化 w,b 的值 計算隱層的結果 \[ h1 = Sigmod( Net_{h1}) =Sigmod(w1*l1+ w2*l2+b1 ...

Sat Jan 12 20:11:00 CST 2019 0 2152
 
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