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 ...
原文：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，這里共享的權值就是卷積核。卷積核一般以隨機小數矩陣的形式初始化，在網絡的訓練過程中卷積核將學習得到合理 ...
2018-10-20 16:42 0 3856 推薦指數：
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