本文已同步本人另外一個博客（http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79371347） 本文根據最近學習TensorFlow書籍網絡文章的情況,特將一些學習心得做了總結,詳情如下.如有不當之處,請各位大拿 ...

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 ...

VGGNet 　　VGGNet是牛津大學計算機視覺組與Google DeepMind公司的研究員一起研發的深度卷積神經網絡。VGGNet探索了卷積神經網絡的深度與其性能之間的關系，通過反復堆疊3*3的小型卷積核核2*2的最大池化層，VGGNet成功地構建了16~19層的卷積神經網絡。VGGNet ...

ResNet 　　ResNet(Residual Neural Network)通過使用Residual Unit成功訓練152層深的神經網絡，在ILSVRC 2015比賽中獲得冠軍，取得3.57%的top-5錯誤率，同時參數量卻比VGGNet低，效果突出。ResNet的結構可以極快地加速超深 ...

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 ...

首先說明使用的工具和環境：python3.6.8 tensorflow1.14.0 centos7.0（最好用Ubuntu） 　　關於環境的搭建只做簡單說明，我這邊是使用pip搭建了python的虛擬環境(virtualenv)，並在虛擬環境中安裝tensorflow。詳細步驟可以查看 ...

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 ...

一.概述 　　卷積神經網絡【Convolutional Neural Networks,CNN】是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡【Feedforward Neural Networks】是深度學習的代表算法之一。卷積神經網絡具有表征學習【representation ...