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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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TensorFlow——CNN卷积神经网络处理Mnist数据集
CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构: 输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:32个 第一层池化:池化视野2*2,步长为2 第二层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:64个 第二层池化:池
飞天小橘子
6年前
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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
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一文入门卷积神经网络:CNN通俗解析
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6年前
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Top100论文导读:深入理解卷积神经网络CNN(Part Ⅱ)
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uncle_ll
7年前
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卷积神经网络概述及python实现
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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
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6年前
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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
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