TensorFlow——卷積神經網絡的相關函數
在TensorFlow中，使用tr.nn.conv2d來實現卷積操作，使用tf.nn.max_pool進行最大池化操作。通過闖傳入不同的參數，來實現各種不同類型的卷積與池化操作。 卷積函數tf.nn.conv2d TensorFlow里使用tf.nn.conv2d函數來實現卷積，其格式 ...
原文：Tensorflow卷積神經網絡
卷積神經網絡 Convolutional Neural Network, CNN 是一種前饋神經網絡, 在計算機視覺等領域被廣泛應用. 本文將簡單介紹其原理並分析Tensorflow官方提供的示例. 關於神經網絡與誤差反向傳播的原理可以參考作者的另一篇博文BP神經網絡與Python實現. 了解卷積神經網絡 什么是卷積 卷積是圖像處理中一種基本方法. 卷積核是一個f f的矩陣. 通常n取奇數,使得卷 ...
2017-10-12 11:53 9 6989 推薦指數：
相關推薦
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 ...
卷積神經網絡CNN （Tensorflow 2.1）
很玄學，沒有修改參數，在test上的准確率從98%多變為99.1%了 參考鏈接：《簡單粗暴Tensorflow》，狂吹 ...
TensorFlow實現卷積神經網絡
1 卷積神經網絡簡介 在介紹卷積神經網絡（CNN）之前，我們需要了解全連接神經網絡與卷積神經網絡的區別，下面先看一下兩者的結構，如下所示： 圖1 全連接神經網絡與卷積神經網絡結構 雖然上圖中顯示的全連接神經網絡結構和卷積神經網絡的結構直觀上差異比較大，但實際上它們的整體架構 ...
深度學習之 TensorFlow（四）：卷積神經網絡
基礎概念： 卷積神經網絡（CNN）：屬於人工神經網絡的一種，它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度，減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣，需要對數據進行特征提取和數據重建，可以直接將圖片作為網絡的輸入，自動提取特征，並且對圖形的變形等具有高度不變形。在語音分析和圖像識別 ...
機器學習與Tensorflow（4）——卷積神經網絡與tensorflow實現
1.標准卷積神經網絡 標准的卷積神經網絡由輸入層、卷積層（convolutional layer）、下采樣層（downsampling layer）、全連接層（fully—connected layer）和輸出層構成。 卷積層也稱為檢測層 下采樣層也稱為池化層（pooling ...
卷積神經網絡
先簡單理解一下卷積這個東西。 （以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西） 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...
卷積神經網絡
的全部（全像素全連接）,並且只是簡單的映射，並沒有對物體進行抽象處理。 誰對誰錯呢？卷積神經網絡（C ...