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 ...
原文：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 ，而其真正的爆發階段是 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，隨着模型的變深，Top 的錯誤率也越來越低，目前已經降低到了 . 左右，同樣的ImageNet數據集，人眼的辨識錯誤率大概為 ...
2019-11-14 20:50 0 330 推薦指數：
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，結點，單元，像素點，patch 局部感受野的大小 = 濾波器的大小 1、 引入 在人工神經網絡 ...
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基礎概念： 卷積神經網絡（CNN）：屬於人工神經網絡的一種，它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度，減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣，需要對數據進行特征提取和數據重建，可以直接將圖片作為網絡的輸入，自動提取特征，並且對圖形的變形等具有高度不變形。在語音分析和圖像識別 ...
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