原文:CNN網絡的基本介紹(一)

CNN,是卷積神經網絡的簡稱,是深度學習的算法之一,目前在圖像的分割領域有着廣泛的應用。此篇博客類似於學習筆記,將學習到了CNN知識做記錄 總結。 首先,先談一下,CNN學習必須要掌握的部分: 卷積神經網絡的表示 線性回歸算法 梯度下降法 激活函數 卷積運算 池化層 全連接層 卷積神經網絡 目標函數 本系列的第一部分,將展示 部分的具體內容。 一 卷積神經網絡的表示 神經網絡結構主要包括:輸入層 ...

2020-02-01 19:20 1 1840 推薦指數:

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CNN網絡介紹與實踐:王者榮耀英雄圖片識別

歡迎大家前往騰訊雲社區,獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 作者介紹:高成才,騰訊Android開發工程師,2016.4月校招加入騰訊,主要負責企鵝電競推流SDK、企鵝電競APP的功能開發和技術優化工作。本文發表於QQ會員技術團隊的專欄 本文主要是對CS231n課程學習筆記的提煉,添加 ...

Thu Dec 07 19:13:00 CST 2017 2 1487
CNN網絡--VGGNet

Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. "Very deep convolutional networks for large-scale image re ...

Mon Sep 11 01:07:00 CST 2017 0 1658
CNN 經典網絡之-ResNet

resnet 又叫深度殘差網絡 圖像識別准確率很高,主要作者是國人哦 深度網絡的退化問題 深度網絡難以訓練,梯度消失,梯度爆炸,老生常談,不多說 resnet 解決了這個問題,並且將網絡深度擴展到了最多152層。怎么解決的呢? 殘差學習 結構如圖 在普通 ...

Fri Mar 22 22:02:00 CST 2019 0 9797
CNN網絡--LeNet5

因為卷積神經網絡的經典模型是:Lenet-5實現,只要理解了這個的前向傳導過程,基本上就OK了,因此我們后面主要講解Lenet-5的實現。 輸入尺寸:32*32 卷積層:3個 降采樣層:2個 全連接層:1個 輸出:10個類別(數字0-9的概率) 一、理論階段 ...

Sun Sep 03 04:06:00 CST 2017 0 6446
卷積神經網絡CNN與深度學習常用框架的介紹與使用

一、神經網絡為什么比傳統的分類器好 1.傳統的分類器有 LR(邏輯斯特回歸) 或者 linear SVM ,多用來做線性分割,假如所有的樣本可以看做一個個點,如下圖,有藍色的點和綠色的點,傳統的分類器就是要找到一條直線把這兩類樣本點分開。 對於非線性可分的樣本,可以加一些kernel核函數 ...

Wed Apr 19 06:08:00 CST 2017 0 44190
卷積神經網絡CNN與深度學習常用框架的介紹與使用

一、神經網絡為什么比傳統的分類器好 1.傳統的分類器有 LR(邏輯斯特回歸) 或者 linear SVM ,多用來做線性分割,假如所有的樣本可以看做一個個點,如下圖,有藍色的點和綠色的點,傳統的分類器就是要找到一條直線把這兩類樣本點分開。 對於非線性可分的樣本,可以加一些kernel核函數 ...

Mon Apr 24 03:23:00 CST 2017 1 1147
卷積神經網絡CNN介紹:結構框架,源碼理解【轉】

1. 卷積神經網絡結構 卷積神經網絡是一個多層的神經網絡,每層都是一個變換(映射),常用卷積convention變換和pooling池化變換,每種變換都是對輸入數據的一種處理,是輸入特征的另一種特征表達;每層由多個二維平面組成,每個平面為各層處理后的特征圖(feature map)。 常見結構 ...

Mon Aug 10 06:38:00 CST 2015 0 4265
 
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