卷积神经网络池化层

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卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，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其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional
博文视点 6年前 1531

机器学习之卷积神经网络（三）

假设，有一张大小为32×32×3的输入图片，这是一张RGB模式的图片，你想做手写体数字识别。32×32×3的RGB图片中含有某个数字，比如7，你想识别它是从0-9这10个数字中的哪一个，我们构建一个神经网络来实现这个功能。 我用的这个网络模型和经典网络LeN
安全牛课堂·牛油果 5年前 793

一文入门卷积神经网络：CNN通俗解析

![1](https://yqfile.alicdn.com/77eeeb8e8c20df65987ef246a2a6dc6915b3a3fc.jpeg) 定义：        简而言之，卷积神经网络（Convolutional Neural Network
【方向】 6年前 17279

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图 因为很多 demo 都比较复杂，专门抽出这两个函数，写的 demo。 更多教程：http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -
磐石001 7年前 750

卷积神经网络概述

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 卷积神经网络 图像识别问题和数据集 > 计算机视觉中有哪些问题？典型问题：经典数据集。 在 2012 年的 ILSVRC 比
磐石001 6年前 1146

深度 | 卷积神经网络架构详解：它与神经网络有何不同？

这是作者在 Medium 上介绍神经网络系列文章中的一篇，他在这里详细介绍了卷积神经网络。卷积神经网络在图像识别、视频识别、推荐系统以及自然语言处理中都有很广的应用。如果想浏览该系列文章，可点击阅读原文查看原文网址。 跟神经网络一样，卷积神经网络由神经元构成
沉默术士 7年前 1210

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

卷积神经网络 资料

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

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