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） 1、常見的CNN結構有：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet等。目前效率最高的是ResNet。 2、主要的層次： 數據輸入層：Input Layer 卷積計算層：CONV Layer ReLU激勵層：ReLU ...
原文：關於卷積神經網絡體系設計的理論實現
卷積神經網絡，簡稱CNN，常用於視覺圖像分析的深度學習的人工神經網絡。形象地來說，這些網絡結構就是由生物的神經元抽象擬合而成的。正如，每個生物神經元可以相互通信一般，CNN根據輸入產生類似的通信輸出。 若要論CNN的起源，那大概就是 年代初了，隨着最近技術的迅猛進步和計算能力的不斷強大，CNN就此流行起來。簡而言之，CNN技術允許在合理的時間內，利用其自身性和擴展性的算法對大量數據和復雜訓練進行 ...
2019-09-30 02:21 0 3697 推薦指數：
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