卷積神經網絡(CNN)代碼實現(MNIST)解析
在http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50814710中給出了CNN的簡單實現，這里對每一步的實現作個說明： 共7層：依次為輸入層、C1層、S2層、C3層、S4層、C5層、輸出層。C代表卷積層(特征提取)。S代表降採樣層 ...
原文：卷積神經網絡CNN的原理（三）－－－代碼解析
卷積神經網絡在幾個主流的神經網絡開源架構上面都有實現，我這里不是想實現一個自己的架構，主要是通過分析一個最簡單的卷積神經網絡實現代碼，來達到進一步的加深理解卷積神經網絡的目的 筆者在github上找到了一個十分簡單的卷積神經網絡python的代碼實現： https: github.com ahmedfgad NumPyCNN 具體的怎么使用這里就不用說了，這里都有介紹，我只是分析一下這個代碼的實 ...
2018-10-20 16:43 0 989 推薦指數：
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