卷積神經網絡學習
Part 1 視頻學習心得及問題總結 通過對視頻的學習，了解了卷積神經網絡整體的內容和一些思想，卷積神經網絡主要包括卷積，池化，激活函數，損失函數等部分，通過不同的卷積核對數據進行不同的提取，池化對提取的數據進行收縮，減小數據的規模，可能是之前的視頻學習沒看明白，不太理解激活的函數的作用 ...
原文：卷積神經網絡學習總結
摘要： .算法概述 .算法要點與推導 .算法特性及優缺點 .注意事項 .實現和具體例子 .適用場合 內容： .算法概述： 卷積神經網絡 Convolutional Neural Network，CNN 最開始是為了解決圖像識別問題被設計而來的，CNN使用圖像的原始像素作為輸入，訓練時可以自動提取圖像特征 卷積神經網絡的三個基本要點是：局部連接，權值共享和降采樣。其中局部連接和權值共享降低了參數量， ...
2018-04-05 10:58 0 1076 推薦指數：
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