目標 這個階段會給cute-dl添加循環層，使之能夠支持RNN--循環神經網絡. 具體目標包括: 添加激活函數sigmoid, tanh. 添加GRU(Gate Recurrent Unit)實現. 添加LSTM(Long Short-term Memory)實現 ...

1、二維互相關運算 在二維卷積層中，一個二維輸入數組和一個二維核數組通過互相關運算輸出一個二維數組；核數組在卷積運算中又稱卷積核、過濾器、卷積窗口；輸出形狀取決於卷積核和輸入的形狀 如，二維輸入數組（3X3）與二維核數組（2X2）互相關運算，產生結果是一個二維數組（2X2），卷積核按照從左往右 ...

http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是32*32*3，3 ...

卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷積層是一個5*5*3的filter(感受野)，這里注意：感受野的深度 ...

構建了最簡單的網絡之后，是時候再加上卷積和池化了。這篇，雖然我還沒開始構思，但我知道，一 ...

卷積神經網絡是在BP神經網絡的改進，與BP類似，都采用了前向傳播計算輸出值，反向傳播調整權重和偏置；CNN與標准的BP最大的不同是：CNN中相鄰層之間的神經單元並不是全連接，而是部分連接，也就是某個神經單元的感知區域來自於上層的部分神經單元，而不是像BP那樣與所有的神經單元相連接。CNN ...

目錄 多輸入輸出通道 代碼實現 QA 多輸入輸出通道 通道數 channel，這個確實是大家通常回去仔細設的超參數。 我感覺沐神想說的就是下面的說法，一個多通道的卷積核大小可以是\((k_h,k_w,input_{channel ...

一維卷積層（即時域卷積），用以在一維輸入信號上進行鄰域濾波。當使用該層作為首層時，需要提供 ...