轉自 https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146 ...

　　我們將先描述卷積神經⽹絡中卷積層和池化層的⼯作原理，並解釋填充、步幅、輸⼊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⽹絡的設計思路。 　　卷積神經⽹絡是含有卷積層（convolutional layer）的神經⽹絡，以常見的二維卷積層為例，它有⾼和寬 ...

在讀Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 這個文章的時候，它在論文中提出一種模型變種就是 CNN-multichannel，也就是多通道CNN。 和最普通的textcnn相比，這個東西最重要的一個區別就是輸入為兩個通道 ...

今天一個同學問 卷積過程好像是對 一個通道的圖像進行卷積， 比如10個卷積核，得到10個feature map， 那么輸入圖像為RGB三個通道呢，輸出就為 30個feature map 嗎， 答案肯定不是的， 輸出的個數依然是 卷積核的個數。 可以查看常用模型，比如lenet 手寫體，Alex ...

在深度學習的算法學習中，都會提到 channels 這個概念。在一般的深度學習框架的 conv2d 中，如 tensorflow 、mxnet ，channels 都是必填的一個參數。 channe ...

卷積 Convolution 卷積核也稱為濾波器filter。濾波器大小為，其中為深度，和輸入feature map的channel數相同。每一層的filter數量和輸出channel數相同。輸入的每個channel和對應深度的卷結核進行卷積，然后加和，組成輸出的一個 ...

卷積和反卷積在CNN中經常被用到，想要徹底搞懂並不是那么容易。本文主要分三個部分來講解卷積和反卷積，分別包括概念、工作過程、代碼示例，其中代碼實踐部分主結合TensorFlow框架來進行實踐。給大家介紹一個卷積過程的可視化工具，這個項目是github上面的一個開源項目 ...

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 ...