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與基於MNIST的Python代碼示例
版權聲明：本文為轉載文章，轉自 https: blog.csdn.net hjimce article details 卷積神經網絡入門學 原文地址：http: blog.csdn.net hjimce article details 作者：hjimce 卷積神經網絡算法是n年前就有的算法，只是近年來因為深度學習相關算法為多層網絡的訓練提供了新方法，然后現在電腦的計算能力已非當年的那種計算水平， ...
2018-12-02 10:10 0 2358 推薦指數：
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