bp网络和卷积神经网络
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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
7年前
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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
10年前
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吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解
卷积层 CNN中卷积层的作用: CNN中的卷积层,在很多网络结构中会用conv来表示,也就是convolution的缩写。 卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取,这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。 对于图片而言,图片是一个二
大黄有故事
8年前
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计算机视觉怎么给图像分类?KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选(附开源代码)
图像分类问题就是从固定的一组分类中,给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一,尽管它看似简单,却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式:功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的,但实际情况却要复杂得多。 因此,我们将使
行者武松
8年前
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深度学习入门笔记系列 ( 八 ) ——基于 tensorflow 的手写数字的识别(进阶)
基于 tensorflow 的手写数字的识别(进阶) 本系列将分为 8 篇 。本次为第 8 篇 ,基于 tensorflow ,利用卷积神经网络 CNN 进行手写数字识别 。 1.引言 关于 mnist 数据集的介绍和卷积神经网络的笔记在本系列文章中已有过介绍
技术小能手
7年前
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【深度学习之美】卷地风来忽吹散,积得飘零美如画(入门系列之十)
系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一)人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二)神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三)“机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学习入门系列之四)Hell
玉來愈宏
8年前
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【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro
8年前
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深度学习CNN发展大事件一览
深度学习(DeepLearning)尤其是卷积神经网络(CNN)作为近几年来模式识别中的研究重点,受到人们越来越多的关注,相关的参考文献也是层出不穷,连续几年都占据了CVPR的半壁江山,但是万变不离其宗,那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文
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