《神經網絡與深度學習》（五） 卷積神經網絡CNN及tensorflow代碼實現示例
轉自：http://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一、CNN的引入 在人工的全連接神經網絡中，每相鄰兩層之間的每個神經元之間都是有邊相連的。當輸入層的特征維度變得很高時，這時全連接網絡需要訓練的參數就會增大很多，計算速度就會變得 ...
原文：CNN卷積神經網絡代碼實現【基於Python,Tensorflow】
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 learning 能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類。 神經網絡實質上是多層函數嵌套形成的數學模型。 年Ya ...
2018-11-22 18:33 0 11217 推薦指數：
相關推薦
深度學習之卷積神經網絡CNN及tensorflow代碼實例
深度學習之卷積神經網絡CNN及tensorflow代碼實例 什么是卷積？ 卷積的定義 從數學上講，卷積就是一種運算，是我們學習高等數學之后，新接觸的一種運算，因為涉及到積分、級數，所以看起來覺得很復雜 ...
Tensorflow之卷積神經網絡（CNN）
前饋神經網絡的弊端 前一篇文章介紹過MNIST，是采用的前饋神經網絡的結構，這種結構有一個很大的弊端，就是提供的樣本必須面面俱到，否則就容易出現預測失敗。如下圖： 同樣是在一個圖片中找圓形，如果左邊為訓練樣本，右邊為測試樣本，如果只訓練了左邊的情況，右邊的一定會預測錯誤，然而在我們人眼看 ...
卷積神經網絡CNN （Tensorflow 2.1）
很玄學，沒有修改參數，在test上的准確率從98%多變為99.1%了 參考鏈接：《簡單粗暴Tensorflow》，狂吹 ...
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 ...
深度學習之卷積神經網絡(CNN)詳解與代碼實現（二）
用Tensorflow實現卷積神經網絡(CNN) 本文系作者原創，轉載請注明出處:https://www.cnblogs.com ...
深度學習之卷積神經網絡(CNN)詳解與代碼實現（一）
卷積神經網絡(CNN)詳解與代碼實現 本文系作者原創，轉載請注明出處:https://www.cnblogs.com ...
卷積神經網絡(CNN)詳解與代碼實現
感謝分享 1.應用場景 卷積神經網絡的應用不可謂不廣泛，主要有兩大類，數據預測和圖片處理。數據預測自然不需要多說，圖片處理主要包含有圖像分類，檢測，識別，以及分割方面的應用。 圖像分類：場景分類，目標分類 圖像檢測：顯著性檢測，物體檢測，語義檢測等等 圖像識別：人臉識別，字符識別 ...