Tensorflow之卷積神經網絡（CNN）
前饋神經網絡的弊端 前一篇文章介紹過MNIST，是采用的前饋神經網絡的結構，這種結構有一個很大的弊端，就是提供的樣本必須面面俱到，否則就容易出現預測失敗。如下圖： 同樣是在一個圖片中找圓形，如果左邊為訓練樣本，右邊為測試樣本，如果只訓練了左邊的情況，右邊的一定會預測錯誤，然而在我們人眼看 ...
原文：TensorFlow框架(4)之CNN卷積神經網絡詳解
. 卷積神經網絡 . 多層前饋神經網絡 多層前饋神經網絡是指在多層的神經網絡中，每層神經元與下一層神經元完全互連，神經元之間不存在同層連接，也不存在跨層連接的情況，如圖 所示。 圖 對於上圖中隱藏層的第j個神經元的輸出可以表示為： 其中，f是激活函數，bj為每個神經元的偏置。 . 卷積神經網絡 . . 網絡結構 卷積神經網絡與多層前饋神經網絡的結構不一樣，其每層神經元與下一層神經元不是全互連，而 ...
2017-08-31 21:30 0 1771 推薦指數：
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