img { border: 2px solid rgba(232, 232, 232, 1) } 這篇文章的標題比較奇怪，網上可能很少類似專門介紹神經網絡的輸入輸出相關文章。在我實際工作和學習過程中，發現很有必要對神經網絡的輸入和輸出做一個比較全面地介紹。跟之前博客一樣，本篇文章不會出現相關代碼 ...

最近復習了一下卷積神經網絡，好久沒看都搞忘了。 計算特征圖的公式如下： 其中n表示原來圖像的大小，p表示padding的大小，f表示filter的大小，s表示stride，計算完成之后向下取整，就可以了。這里記錄一下這個公式，以免自己搞忘了。同時，還有一個容易搞忘的地方是，在圖像 ...

　　卷積神經網絡與普通神經網絡的區別在於，卷積神經網絡包含多個由卷積層和池化層構成的特征抽取器。在卷積神經網絡的卷積層中，一個神經元只與部分鄰層神經元連接。在CNN的一個卷積層中，通常包含若干個特征平面(featureMap)，每個特征平面由一些矩形排列的的神經元組成，同一特征平面的神經元共享權值 ...

先簡單理解一下卷積這個東西。 （以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西） 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...

的全部（全像素全連接）,並且只是簡單的映射，並沒有對物體進行抽象處理。 誰對誰錯呢？卷積神經網絡（C ...

​卷積神經網絡這個詞，應該在你開始學習人工智能不久后就聽過了，那究竟什么叫卷積神經網絡，今天我們就聊一聊這個問題。 不用思考，左右兩張圖就是兩只可愛的小狗狗，但是兩張圖中小狗狗所處的位置是不同的，左側圖片小狗在圖片的左側，右側圖片小狗在圖片的右下方，這樣如果去用圖片特征識別出來的結果，兩張圖 ...

一、學習心得及問題 心得 趙亮:對於卷積神經網絡的定義有了初步的理解，卷積神經網絡在圖片分類、檢索、分割、檢測，人臉識別等領域有廣泛的應用。使用局部關聯、參數共享的方式解決了全連接網絡過擬合的缺點。同時也了解了卷積的具體含義，對AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神經網絡結構有了初步 ...

在上篇中介紹的輸入層與隱含層的連接稱為全連接，如果輸入數據是小塊圖像，比如8×8，那這種方法是可行的，但是如果輸入圖像是96×96，假設隱含層神經元100個，那么就有一百萬個（96×96×100）參數需要學習，向前或向后傳播計算時計算時間也會慢很多。 　　解決這類問題的一種簡單 ...