卷積神經網絡學習筆記——DenseNet
完整代碼及其數據，請移步小編的GitHub地址 傳送門：請點擊我 如果點擊有誤：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 這里結合網絡的資料和DenseNet論文，捋一遍DenseNet，基本代碼和圖片都是來自網絡 ...
原文：【學習筆記】卷積神經網絡
目錄 人工神經網絡VS卷積神經網絡 卷積神經網絡CNN 卷積層 參數及結構 卷積輸出值的計算 步長 外圍補充與多Filter 總結輸出大小 卷積網絡API 新的激活函數 Relu rule激活函數API Pooling計算 Pooling API Mnist數據集卷積網絡實現 人工神經網絡VS卷積神經網絡 參數太多，在cifar 的數據集中，只有 ，就會有這么多權重，如果說更大的圖片，比如 就需 ...
2019-04-08 23:07 0 535 推薦指數：
相關推薦
深度卷積神經網絡學習筆記（一）
1.卷積操作實質： 輸入圖像（input volume），在深度方向上由很多slice組成，對於其中一個slice，可以對應很多神經元，神經元的weight表現為卷積核的形式，即一個方形的濾波器（filter）（如3X3），這些神經元各自分別對應圖像中的某一個局部區域（local ...
【學習筆記】卷積神經網絡
一、卷積神經網絡的應用場景 卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, ConvNets or CNNs)是一種在圖像識別與分類領域被證明特別有效的神經網絡。 卷積網絡已經成功地識別人臉、物體、交通標志，應用在機器人和無人車等載具 ...
卷積神經網絡學習
Part 1 視頻學習心得及問題總結 通過對視頻的學習，了解了卷積神經網絡整體的內容和一些思想，卷積神經網絡主要包括卷積，池化，激活函數，損失函數等部分，通過不同的卷積核對數據進行不同的提取，池化對提取的數據進行收縮，減小數據的規模，可能是之前的視頻學習沒看明白，不太理解激活的函數的作用 ...
tensorflow學習筆記：卷積神經網絡最終筆記
這已經是我的第五篇博客學習卷積神經網絡了。之前的文章分別是： 1，Keras深度學習之卷積神經網絡（CNN），這是開始學習Keras，了解到CNN，其實不懂的還是有點多，當然第一次筆記主要是給自己心中留下一個印象，知道什么是卷積神經網絡，而且主要是學習Keras，順便走一下CNN的過程 ...
TensorFlow 深度學習筆記 卷積神經網絡
Convolutional Networks 轉載請注明作者：夢里風林 Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes 歡迎star，有問題可以 ...
深度學習-卷積神經網絡的發展-筆記
CNN的開山之作是LeCun提出的LeNet-5，而其真正的爆發階段是2012年AlexNet取得ImageNet比賽的分類任務的冠軍，並且分類准確率遠遠超過利用傳統方法實現的分類結果，AlexNet之后，深度學習便一發不可收拾，分類准確率每年都被刷榜，下圖展示了模型的變化情況，隨着模型的變 ...
tensorflow學習筆記——圖像識別與卷積神經網絡
無論是之前學習的MNIST數據集還是Cifar數據集，相比真實環境下的圖像識別問題，有兩個最大的問題，一是現實生活中的圖片分辨率要遠高於32*32，而且圖像的分辨率也不會是固定的。二是現實生活中的物體類別很多，無論是10種還是100種都遠遠不夠，而且一張圖片中不會只出現一個種類的物體 ...