卷積神經網絡-吳恩達深度學習課程第四課
時間：2021/02/16 一.卷積神經網絡 1.1 計算機視覺 卷積神經網絡一般應用於計算機視覺領域，由於有的時候圖片的像素點很多，導致神經網絡輸入特征值的維數很多。 1.2 邊緣檢測示例 如下圖所示，原圖是一個6*6*1的矩陣，卷積核是一個 ...
原文：吳恩達-卷積神經網絡
灰度圖像，邊緣檢測， 使用核函數的缺點，圖像的向量會不斷的縮小，另外一個就是邊緣的向量相比於中間的向量被覆蓋的次數會少很多。解決這個的方法就是padding在圖像的周圍再添加一圈向量。 核函數通常是奇數維向量 卷積層， 池化層：選出某一區域的最大值，另外還有 平均池化，就是求一個小區域的均值 ，全連接層：類似於普通的神經網絡，將最后的比如 的列向量全連接映射到 的列向量上 通常是一個卷積層后面跟 ...
2017-11-19 22:02 0 1301 推薦指數：
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