深度學習（二）神經網絡中的卷積和反卷積原理
原文作者：aircraft 原文地址：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9579392.html 深度學習教程目錄如下，還在繼續更新完善中 深度學習系列教程目錄 一.卷積 在深度學習的過程中，很多神經網絡都會用到各種卷積核來進行操作 ...
原文：深度卷積神經網絡中的下采樣
深度卷積神經網絡中的降采樣 yolov 為什么要用卷積層代替池化層 降采樣指的是成比例縮小特征圖寬和高的過程，比如從 W，H 變為 W ，H 。深度卷積神經網絡中降采樣的方法主要有三種： stride大於 的pooling stride大於 的conv stride大於 的reorg 在YOLOv 的論文里叫passthrough layer 其中 和 在深度卷積神經網絡中使用非常普遍， 比較小眾 ...
2021-03-03 11:43 0 866 推薦指數：
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作者：travelsea 鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22045213 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 近些年來，深度卷積神經網絡（DCNN）在圖像分類和識別上取得了很顯著的提高。回顧 ...
深度學習之 TensorFlow（四）：卷積神經網絡
基礎概念： 卷積神經網絡（CNN）：屬於人工神經網絡的一種，它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度，減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣，需要對數據進行特征提取和數據重建，可以直接將圖片作為網絡的輸入，自動提取特征，並且對圖形的變形等具有高度不變形。在語音分析和圖像識別 ...
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深度卷積神經網絡學習筆記（一）
1.卷積操作實質： 輸入圖像（input volume），在深度方向上由很多slice組成，對於其中一個slice，可以對應很多神經元，神經元的weight表現為卷積核的形式，即一個方形的濾波器（filter）（如3X3），這些神經元各自分別對應圖像中的某一個局部區域（local ...
深度學習——卷積神經網絡入門
傳統神經網絡： 是全連接形式，即樣本的每個特征屬性都通過所有的隱藏層節點映射，最后輸出數據。由於是全連接，所以計算極為復雜，且模型不易學習。 卷積神經網絡：卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN), CNN可以有效的降低反饋神經網絡(傳統神經網絡 ...