神经网络中的filter
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万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理?
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 该文是对卷积神经网络的介绍,并假设你理解前馈神经网络。 如果不是,强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?》这篇文章后后再来读该篇。 推荐文章链接: https://www.zhihu.com/quest
行者武松
7年前
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CNN卷积神经网络
一、BP神经网络回顾 人工全连接神经网络 (1)每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的 (2)当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练 的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢 传统神经网络存在的问题: (1)权
飞天小橘子
6年前
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猫工智能:卷积神经网络层的实现
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
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Pytorch中自定义神经网络卷积核权重
Pytorch中自定义神经网络卷积核权重 1. 自定义神经网络卷积核权重 神经网络被深度学习者深深喜爱,究其原因之一是神经网络的便利性,使用者只需要根据自己的需求像搭积木一样搭建神经网络框架即可,搭建过程中我们只需要考虑卷积核的尺寸,输入输出通道数,卷积方式
幸运券发放
4年前
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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
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给你一个卷积神经网络工作原理最直观的解释
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是人工神经网络的一种,是当下语音分析和图像识别领域的研究热点。 这篇文章用最简明的语言和最直观的图像,带你入门CNN。准备好了吗?Let
行者武松
7年前
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用Excel理解神经网络
为了简化卷积神经网络这个概念,我将试着针对在开发深度学习模型过程中所做的运算进行解释。要查阅这方面更多的内容,我建议在线搜索,因为网上的信息很多很多(像这样视频)。本文的这个解释来源于fast.ai仓库。 这个简单的神经网络图片基本上代表了本案例中发生的事情
【方向】
7年前
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揭开神经网络加速器的神秘面纱之DianNao
1 前言 1.1 挖坑(写在前面的废话,可以直接忽略) 最近开始负责组里神经网络加速器IP的开发,暂时还是基于FPGA实现,因此阅读了一些经典的神经网络加速器实现的论文,包括基于ASIC的寒武纪系列,TPU系列,以及一些基于FPGA的,打算写一个专题,专门介
不三-01
7年前
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