卷积神经网络权值更新

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CNN是有监督学习网络，简单说就是图像作为数据，经过卷积-池化-再卷积-再池化，然后二维的feature maps拼接为一维的节点神经元，作为BP神经网络的输入，BP的最后一层放一个softmax之类的分类器，然后实际输出和目标输出进行比较，误差反向传播：卷积
lovedan 8年前 628

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/64813 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积
uncle_ll 7年前 4595

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！

本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的
【方向】 7年前 22864

深度全解卷积神经网络（附论文）

第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手 6年前 5066

仅使用NumPy完成卷积神经网络CNN的搭建（附Python代码）

       目前网络上存在很多编译好的机器学习、深度学习工具箱，在某些情况下，直接调用已经搭好的模型可能是非常方便且有效的，比如Caffe、TensorFlow工具箱，但这些工具箱需要的硬件资源比较多，不利于初学者实践和理解。因此，为了更好的理解并掌握相关
【方向】 6年前 17445

《中国人工智能学会通讯》——4.13 采用关联滤波器的卷积神经网络

4.13 采用关联滤波器的卷积神经网络 经典的卷积神经网络模型[1] （CNN）, 大体上是由若干个卷积神经层堆叠构成的深度多层次神经网络模型，由于其在图像识别[2] 、视频分类 [3]等计算机视觉领域中所展现的优异性能，CNN 的拓展应用及其优化研究越来越
知与谁同 7年前 970

深度学习笔记之CNN（卷积神经网络）基础

　卷积神经网络（ConvolutionalNeural Networks，简称CNN）提出于20世纪60年代，由Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现。 CNN是目前深度学习最大的一个流派，其应用优点在于避免了对图像的复杂
技术小哥哥 6年前 1571

使用专用硬件加速深度卷积神经网络

英文论文链接：http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=240715 翻译：卜居 转载请注明出处：http://blog.csdn.net/kkk584520/article/detail
以亭 9年前 4155

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