原文:3. CNN卷積網絡-反向更新

. CNN卷積網絡 初識 . CNN卷積網絡 前向傳播算法 . CNN卷積網絡 反向更新 . 前言 如果讀者詳細的了解了DNN神經網絡的反向更新,那對我們今天的學習會有很大的幫助。我們的CNN卷機網絡中有 種網絡結構。 . 卷積層, .池化層, .全連接層。全連接層的反向傳播的方式和DNN的反向傳播的方式是一樣的,因為DNN的所有層都是全連接的結構。卷機層和池化層下文會繼續講解。 . 全連接反向 ...

2018-11-29 09:01 0 3586 推薦指數:

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卷積神經網絡(CNN)反向傳播算法

    在卷積神經網絡(CNN)前向傳播算法中,我們對CNN的前向傳播算法做了總結,基於CNN前向傳播算法的基礎,我們下面就對CNN反向傳播算法做一個總結。在閱讀本文前,建議先研究DNN的反向傳播算法:深度神經網絡(DNN)反向傳播算法(BP) 1. 回顧DNN的反向傳播算法 ...

Fri Mar 03 22:13:00 CST 2017 212 121451
卷積神經網絡CNN

卷積神經網絡CNN 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN 或ConvNet)是一種具有局部連接、權重共享等特性的深層前饋神經網絡卷積 ...

Sat Sep 11 00:45:00 CST 2021 0 181
CNN(卷積神經網絡)

作者:機器之心 鏈接:https://www.zhihu.com/question/52668301/answer/131573702 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。 Part 1:圖像識別任務 卷積 ...

Tue Mar 27 07:50:00 CST 2018 0 11245
卷積神經網絡CNN

卷積神經網絡介紹 卷積神經網絡是一種多層神經網絡,擅長處理圖像特別是大圖像的相關機器學習問題。 最典型的卷積網絡,由卷積層、池化層、全連接層組成。其中卷積層與池化層配合,組成多個卷積組,逐層提取特征,最終通過若干個全連接層完成分類。 卷積層完成的操作,可以認為是受局部感受野概念的啟發,而池化 ...

Fri Nov 02 23:31:00 CST 2018 0 662
卷積神經網絡CNN

卷積神經網絡CNN) 1.1二維卷積卷積神經網絡是含有卷積層的神經網絡,均使用最常見的二維卷積層,它有高和寬兩個空間維度,常用來處理圖像數據。 1.1.1二維互相關運算 在二維卷積層中,一個二維輸入數組和一個二維核數組通過互相關運算輸出一個二維數組 ...

Wed Oct 16 03:48:00 CST 2019 0 374
卷積神經網絡CNN

from http://blog.jobbole.com/113819/?utm_source=blog.jobbole.com&utm_medium=relatedPosts 什么是卷積神經網絡,它為何重要? 卷積神經網絡(也稱作 ConvNets 或 CNN)是神經網絡 ...

Thu May 24 23:15:00 CST 2018 0 4010
卷積神經網絡(CNN)

卷積神經網絡(CNN) 在前面我們講述了DNN的模型與前向反向傳播算法。而在DNN大類中,卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,以下簡稱CNN)是最為成功的DNN特例之一。CNN廣泛的應用於圖像識別,當然現在也應用於NLP等其他領域,本文我們就對CNN的模型 ...

Sat Mar 04 00:10:00 CST 2017 0 1467
卷積神經網絡CNN

1. 卷積神經網絡結構介紹 卷積神經網絡CNN 最擅長的就是圖片的處理。它受到人類視覺神經系統的啟發。 CNN 有2大特點: 能夠有效的將大數據量的圖片降維成小數據量 能夠有效的保留圖片特征,符合圖片處理的原則 目前 CNN 已經得到了廣泛的應用,比如:人臉識別 ...

Tue Aug 03 05:59:00 CST 2021 0 389
 
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