cnn 卷积神经网络

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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 1272

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 1412

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

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

Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅱ）

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/74892 更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者信息 Adrian Colyer：morning paper编辑、Accel Partners
uncle_ll 7年前 2068

卷积神经网络概述及python实现

对于卷积神经网络（CNN）而言，相信很多读者并不陌生，该网络近年来在大多数领域都表现优异，尤其是在计算机视觉领域中。但是很多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱搭建卷积神经网络模型，并不清楚其中具体的原理。本文将简单介绍卷积神经网络（CNN），方便读者大
【方向】 6年前 3197

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

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

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