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 ...

卷積層 卷積神經網絡和全連接的深度神經網絡不同的就是卷積層，從網絡結構來說，卷積層節點和全連接層節點有三點主要的不同，一是局部感知域，二是權值共享，三是多核卷積。 ①局部感知域是指，對於每一個計算單元來說，只需要考慮其像素位置附近的輸入，並不需要與上一層的節點相連，這可以大大減小網絡 ...

1、卷基層（Convolution） 關於卷積層我們先來看什么叫卷積操作： 下圖較大網格表示一幅圖片，有顏色填充的網格表示一個卷積核，卷積核的大小為3*3。假設我們做步長為1的卷積操作，表示卷積核每次向右移動一個像素（當移動到邊界時回到最左端並向下移動一個單位）。卷積核每個單元內有權重，下圖 ...

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 ...

一、前向計算和反向傳播數學過程講解 這里講解的是平均池化層，最大池化層見本文第三小節 二、測試代碼 數據和上面完全一致，自行打印驗證即可。 1、前向傳播 import tensorflow as tf import numpy as np # 輸入張量為3×3的二維矩陣 M ...

得知最大池化的過程： 　　 （圖源：卷積神經網絡——池化層學習——最大池化_Alex-CSDN博客_ ...

pooling、average pooling等。 一. 池化層主要的作用 首要作用，下采樣（dow ...