卷積層與池化層
構建了最簡單的網絡之后，是時候再加上卷積和池化了。這篇，雖然我還沒開始構思，但我知道，一 ...
原文：卷積層+池化層的理解
卷基層 Convolution 關於卷積層我們先來看什么叫卷積操作： 下圖較大網格表示一幅圖片，有顏色填充的網格表示一個卷積核，卷積核的大小為 。假設我們做步長為 的卷積操作，表示卷積核每次向右移動一個像素 當移動到邊界時回到最左端並向下移動一個單位 。卷積核每個單元內有權重，下圖的卷積核內有 個權重。在卷積核移動的過程中將圖片上的像素和卷積核的對應權重相乘，最后將所有乘積相加得到 一個輸出。下 ...
2017-11-22 16:25 0 41767 推薦指數：
相關推薦
卷積層和池化層
卷積神經網絡是在BP神經網絡的改進，與BP類似，都采用了前向傳播計算輸出值，反向傳播調整權重和偏置；CNN與標准的BP最大的不同是：CNN中相鄰層之間的神經單元並不是全連接，而是部分連接，也就是某個神經單元的感知區域來自於上層的部分神經單元，而不是像BP那樣與所有的神經單元相連接。CNN ...
CNNs中的卷積層和池化層
卷積層 卷積神經網絡和全連接的深度神經網絡不同的就是卷積層，從網絡結構來說，卷積層節點和全連接層節點有三點主要的不同，一是局部感知域，二是權值共享，三是多核卷積。 ①局部感知域是指，對於每一個計算單元來說，只需要考慮其像素位置附近的輸入，並不需要與上一層的節點相連，這可以大大減小網絡 ...
卷積層和池化層學習
http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是32*32*3，3 ...
『TensorFlow』卷積層、池化層詳解
一、前向計算和反向傳播數學過程講解 這里講解的是平均池化層，最大池化層見本文第三小節 二、測試代碼 數據和上面完全一致，自行打印驗證即可。 1、前向傳播 import tensorflow as tf import numpy as np # 輸入張量為3×3的二維矩陣 M ...
卷積神經網絡_（1）卷積層和池化層學習
卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷積層是一個5*5*3的filter(感受野)，這里注意：感受野的深度 ...
卷積神經網絡中卷積層和池化層
卷積神經網絡中卷積層和池化層 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 為什么要使用卷積呢？ 在傳統的神經網絡中，比如多層感知機（MLP），其輸入通常是一個特征向量，需要人工設計特征，然后將這些特征計算的值組成特征向量，在過去幾十年的經驗 ...
卷積神經網絡：卷積層和池化層
Mnist是針對小圖像塊處理的，這篇講的是針對大圖像進行處理的。兩者在這的區別還是很明顯的，小圖像（如8*8，MINIST的28*28）可以采用全連接的方式（即輸入層和隱含層直接相連）。但是大圖像，這個將會變得很耗時：比如96*96的圖像，若采用全連接方式，需要96*96個輸入單元，然后如果要訓練 ...