卷積神經網絡CNN——MATLAB deep learning工具箱學習筆記
這是MATLAB深度學習工具箱中CNN代碼的學習筆記。 工具箱可以從github上下載：https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 建議參考CNN代碼分析筆記：https://blog.csdn.net/u013007900 ...
原文：Deep Learning論文筆記之（四）CNN卷積神經網絡推導和實現
https: blog.csdn.net zouxy article details 自己平時看了一些論文，但老感覺看完過后就會慢慢的淡忘，某一天重新拾起來的時候又好像沒有看過一樣。所以想習慣地把一些感覺有用的論文中的知識點總結整理一下，一方面在整理過程中，自己的理解也會更深，另一方面也方便未來自己的勘察。更好的還可以放到博客上面與大家交流。因為基礎有限，所以對論文的一些理解可能不太正確，還望大家 ...
2018-04-23 21:35 0 2494 推薦指數：
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Deep Learning模型之：CNN卷積神經網絡（一）深度解析CNN
Learning模型之：CNN卷積神經網絡推導和實現 [4]Deep Learning模型之：CNN的 ...
Deep learning with Theano 官方中文教程（翻譯）（四）—— 卷積神經網絡（CNN）
/lenet.html 文章中的代碼截圖不是很清晰，可以去上面的原文網址去查看。 1、動機 卷積神經網絡 ...
卷積神經網絡CNN的原理（二）－－－公式推導
卷積神經網絡與普通神經網絡的區別在於，卷積神經網絡包含多個由卷積層和池化層構成的特征抽取器。在卷積神經網絡的卷積層中，一個神經元只與部分鄰層神經元連接。在CNN的一個卷積層中，通常包含若干個特征平面(featureMap)，每個特征平面由一些矩形排列的的神經元組成，同一特征平面的神經元共享權值 ...
卷積神經網絡cnn的實現
卷積神經網絡 代碼：https://github.com/TimVerion/cat 卷積層 卷積層：通過在原始圖像上平移來提取特征，每一個特征就是一個特征映射 原理:基於人腦的圖片識別過程，我們可以認為圖像的空間聯系也是局部的像素聯系比較緊密，而較遠的像素相關性比較弱，所以每個 ...
卷積神經網絡 CNN BP算法推導
重點在對CNN的理解后, 理解對卷積層的的 梯度(導數) 推演. 回顧 CNN 首先是對神經網絡, 前向, 后向的基本認識. 神經網絡初步認識來看, 跟傳統的 ML 理論的區別在於, 它更像一個經驗的過程, 即debug. 它將一個樣本輸入(向量) 的每個分量, 進行一些 奇怪 的線性處理 ...
用numpy實現CNN卷積神經網絡
為了加深對卷積神經網絡底層原理的理解，本文通過使用numpy來搭建一個基礎的包含卷積層、池化層、全連接層和Softmax層的卷積神經網絡，並選擇relu作為我們的激活函數，選擇多分類交叉熵損失函數，最后使用了mnist數據集進行了訓練和測試。 關於卷積網絡的詳細原理和實現可參考下列文章： 劉 ...