深度學習之卷積神經網絡（CNN）
卷積神經網絡（CNN）因為在圖像識別任務中大放異彩，而廣為人知，近幾年卷積神經網絡在文本處理中也有了比較好的應用。我用TextCnn來做文本分類的任務，相比TextRnn，訓練速度要快非常多，准確性也比較高。TextRnn訓練慢得像蝸牛（可能是我太沒有耐心），以至於我直接中斷了訓練，到現在我已經 ...
原文：深度學習二、CNN（卷積神經網絡）概念及理論
一 卷積神經網絡 CNN 常見的CNN結構有：LeNet AlexNet ZFNet VGGNet ResNet等。目前效率最高的是ResNet。 主要的層次： 數據輸入層：Input Layer 卷積計算層：CONV Layer ReLU激勵層：ReLU Incentive Layer 功能就是和激活函數一樣，具有非線性的能力 池化層：Pooling Layer 壓縮形式，降低復雜度 全聯接層： ...
2019-04-28 12:43 0 967 推薦指數：
相關推薦
Keras深度學習之卷積神經網絡（CNN）
Keras深度學習之卷積神經網絡（CNN） 一、總結 一句話總結： 卷積就是特征提取，后面可接全連接層來分析這些特征 二、Keras深度學習之卷積神經網絡（CNN） 轉自或參考：Keras深度學習之卷積神經網絡（CNN）https://www.cnblogs.com ...
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 ...
Keras深度學習之卷積神經網絡（CNN）
Keras–基於python的深度學習框架 Keras是一個高層神經網絡API，Keras由純Python編寫而成並基於Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 為支持快速實驗而生，能夠把你的idea迅速轉換為結果，如果你有如下需求，請選擇Keras ...
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 ...
深度學習筆記二：卷積神經網絡（CNN）
卷積神經網絡CNN 1. 緒論 1. 卷積神經網絡的應用 基本應用：分類、檢索、檢測、分割 2. 傳統神經網絡 VS 卷積神經網絡 深度學習三部曲： 放一個知乎上寫的輔助理解CNN的文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27908027 Step 1. 搭建 ...
深度學習：Keras入門(二)之卷積神經網絡(CNN)
說明：這篇文章需要有一些相關的基礎知識，否則看起來可能比較吃力。 1.卷積與神經元 1.1 什么是卷積？ 簡單來說，卷積(或內積)就是一種先把對應位置相乘然后再把結果相加的運算。(具體含義或者數學公式可以查閱相關資料) 如下圖就表示卷積 ...