轉自 https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146 ...
我們將先描述卷積神經 絡中卷積層和池化層的 作原理,並解釋填充 步幅 輸 通道和輸出通道的含義。掌握了這些基礎知識以后,我們將探究數個具有代表性的深度卷積神經 絡的設計思路。 卷積神經 絡是含有卷積層 convolutional layer 的神經 絡,以常見的二維卷積層為例,它有 和寬兩個空間維度,常 來處理圖像數據,雖然卷積層得名於卷積 convolution 運算,但我們通常在卷積層中使 ...
2020-10-31 20:15 0 428 推薦指數:
轉自 https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146 ...
卷積神經網絡的結構由輸入層、卷積神經層(Convolutional Layer)、下采樣層(Pooling Layer)、全連接層(Fully Connected Network)及輸出層構成[20]。其中卷積神經網絡層、下采樣層、全連接被合稱為隱含層。 在卷積 ...
卷積神經網絡,在圖像識別和自然語言處理中有很大的作用,講cnn的中文博客也不少,但是個人感覺說的脈絡清晰清晰易懂的不多. 無意中看到這篇博客,寫的很好,圖文並茂.建議英文好的直接去看原文.英文不好的就直接看我這篇,算是讀后總結吧.原文里對數學原理的着墨不多,在這篇文章里我會留着相關的標題,待日后 ...
卷積神經網絡CNN 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 ...
卷積神經網絡(CNN) 在前面我們講述了DNN的模型與前向反向傳播算法。而在DNN大類中,卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,以下簡稱CNN)是最為成功的DNN特例之一。CNN廣泛的應用於圖像識別,當然現在也應用於NLP等其他領域,本文我們就對CNN的模型 ...
1. 卷積神經網絡結構介紹 卷積神經網絡 – CNN 最擅長的就是圖片的處理。它受到人類視覺神經系統的啟發。 CNN 有2大特點: 能夠有效的將大數據量的圖片降維成小數據量 能夠有效的保留圖片特征,符合圖片處理的原則 目前 CNN 已經得到了廣泛的應用,比如:人臉識別 ...
卷積神經網絡CNN 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN 或ConvNet)是一種具有局部連接、權重共享等特性的深層前饋神經網絡。卷積 ...
神經網絡,聽起來像是計算機科學、生物學和數學的詭異組合,但它們已經成為計算機視覺領域中最具影響力的革新的一 ...