從神經網絡到卷積神經網絡（CNN）我們知道神經網絡的結構是這樣的： 那卷積神經網絡跟它是什么關系呢？其實卷積神經網絡依舊是層級網絡，只是層的功能和形式做了變化，可以說是傳統神經網絡的一個改進。比如下圖中就多了許多傳統神經網絡沒有的層次。 卷積神經網絡的層級結構 • 數據輸入層 ...

從變形卷積核、可分離卷積？卷積神經網絡中十大拍案叫絕的操作。中梳理提取補充. 前提名詞 feature map: 特征圖, 卷積核的輸入和輸出都被稱為feature map 卷積核技巧 0x01 多個小卷積核代替大卷積核 之前的觀念是越大的卷積核感受野(receptive ...

摘要： 　　1.算法概述 　　2.算法要點與推導 　　3.算法特性及優缺點 　　4.注意事項 　　5.實現和具體例子 　　6.適用場合 內容： 1.算法概述： 　　卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）最開始是為了解決圖像識別問題被設計 ...

卷積神經網絡 完整版：https://git.oschina.net/wjiang/Machine-Learning 卷積網絡簡介 卷積網絡（leCun，1989），也被稱為卷積神經網絡或CNN, 它是處理數據的一個特殊的神經網絡，它包含一個已知的類網格的拓撲結構。例子 ...

​卷積神經網絡這個詞，應該在你開始學習人工智能不久后就聽過了，那究竟什么叫卷積神經網絡，今天我們就聊一聊這個問題。 不用思考，左右兩張圖就是兩只可愛的小狗狗，但是兩張圖中小狗狗所處的位置是不同的，左側圖片小狗在圖片的左側，右側圖片小狗在圖片的右下方，這樣如果去用圖片特征識別出來的結果，兩張圖 ...

一、學習心得及問題 心得 趙亮:對於卷積神經網絡的定義有了初步的理解，卷積神經網絡在圖片分類、檢索、分割、檢測，人臉識別等領域有廣泛的應用。使用局部關聯、參數共享的方式解決了全連接網絡過擬合的缺點。同時也了解了卷積的具體含義，對AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神經網絡結構有了初步 ...

在上篇中介紹的輸入層與隱含層的連接稱為全連接，如果輸入數據是小塊圖像，比如8×8，那這種方法是可行的，但是如果輸入圖像是96×96，假設隱含層神經元100個，那么就有一百萬個（96×96×100）參數需要學習，向前或向后傳播計算時計算時間也會慢很多。 　　解決這類問題的一種簡單 ...

先簡單理解一下卷積這個東西。 （以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西） 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...