卷积神经网络-CNN
卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络,是深度学习(deep learning)的代表算法之一
1,一个CNN网络大致可以分成三层
卷积层
采样层
全连接层
CNN tensorflow 学习笔记(六)- 用自己的数据集训练CNN模型 TFRecord数据集 python...
稍稍乱入的CNN,本文依然是学习周莫烦视频的笔记。 还有 google 在 udacity 上的 CNN 教程。 ...
这是我看过讲解CNN最详细,最清楚的视频,特色是理论和pytorch代码相结合:刘二大人的视频。 首先需要从整体上...
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输入向量----------------------》与卷积核卷积运算----------------------...
Why CNN for Image Some patterns are much smaller than the...
二 卷积过程 1 卷积过程中一些概念 (1) 过程说明 卷积过程实际就是基于一个固定的矩阵(输入像素矩阵),在另一...
一 CNN的结构 CNN大体分为四层: 1 输入层(Input):输入的是图像的像素矩阵 为减少后续算法的复杂度,...
一、经典CNN网络结构 1.LeNet LeNet-5是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 网络包括...
一、CNN发展简史 CNN可以有效降低传统神经网络(全连接)的复杂性,常见的网络结构有LeNet、AlexNet...
本文标题:CNN学习笔记
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