【python實現卷積神經網絡】卷積層Conv2D反向傳播過程
代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D（帶stride、padding）的具體實現：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
原文：【python實現卷積神經網絡】卷積層Conv2D實現（帶stride、padding）
關於卷積操作是如何進行的就不必多說了，結合代碼一步一步來看卷積層是怎么實現的。 代碼來源：https: github.com eriklindernoren ML From Scratch 先看一下其基本的組件函數，首先是determine padding filter shape, output shape same ： 說明：根據卷積核的形狀以及padding的方式來計算出padding的值， ...
2020-04-15 17:10 0 3541 推薦指數：
相關推薦
【python實現卷積神經網絡】padding2D層實現
代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D（帶stride、padding）的具體實現：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
TensorFlow conv2d實現卷積
tf.nn.conv2d是TensorFlow里面實現卷積的函數，參考文檔對它的介紹並不是很詳細，實際上這是搭建卷積神經網絡比較核心的一個方法，非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None ...
對於卷積神經網絡CNN中卷積層Conv2D結構與計算的詳細理解，圖片整理自多個參考書籍
本文只討論CNN中的卷積層的結構與計算，不討論步長、零填充等概念，代碼使用keras。 一些名詞： 卷積核，別名“過濾器”、“特征提取器”。 特征映射，別名“特征圖”。 至於神經元和卷積核在CNN中的區別，可以看參考7（結合參考6）中Lukas Zbinden 寫的答案 ...
【python實現卷積神經網絡】全連接層實現
代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D（帶stride、padding）的具體實現：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
【python實現卷積神經網絡】池化層實現
代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D（帶stride、padding）的具體實現：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
【python實現卷積神經網絡】Dropout層實現
代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D（帶stride、padding）的具體實現：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
【python實現卷積神經網絡】Flatten層實現
代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D（帶stride、padding）的具體實現：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...