https://blog.csdn.net/Hk_john/article/details/78558467
CNN与RNN本质的不同就是所基于的假设不同，由于核心假设的不同，导致实现方式的差异。CNN首先理解什么叫做卷积，或者说为什么要翻译为卷积神经网络。卷积的定义：https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%B7%E…
文章目录一、如何帮助神经网络识别图像？二、什么是神经网络？三、什么是卷积神经网络？3.1案例3.2图像输入3.3提取特征3.4卷积（convolution）3.5池化（Pooling）3.6**函数RelU(RectifiedLinearU…
卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNN,ConvNets)是流行的深度学习技术中的一种.和上文讨论的神经网络一样,CNN也是由可学习的参数组成,每一层也是进行一个线性运算和经过一个**函数,参数的学习也…
网络参数#测试总数/batchsizetest_iter:100#测试间隔test_interval:500#开始的学习率base_lr:0.01#冲量单元，用于加速收敛，v(t+1)=momentum*v(t)-lr*grad;w(t+1…
一下来自知乎按照我的理解，CNN的核心其实就是卷积核的作用，只要明白了这个问题，其余的就都是数学坑了（当然，相比较而言之后的数学坑更难）。如果学过数字图像处理，对于卷积核的作用应该不陌生，比如你做一个最简单的方向滤波器，那就是一个二维卷积核…
卷积神经网络学习——第二部分：卷积神经网络训练的基本流程一、序言二、训练流程1、数据集引入2、构建网络（1）四层卷积神经网络（2）两层全连接层网络3、模型训练4、模型评估三、总结一、序言 本文承接第一部分，基于对卷积神经网络网络组成的认识…
掌握可视化卷积神经网络模型，带你畅游图像识别技术领域http://imgtec.eetrend.com/d6-imgtec/blog/2018-08/17560.html激活函数
1.基础神经网络：输入向量ｘ，权重向量w，偏置标量b，激活函数sigmoid（增加非线性度）优化手段：梯度下降优化，BP向后传播（链式规则）梯度下降优化：1.使用得目标函数是交叉熵c=1/nΣΣ[yj*lnaj^2+(1-yj)*ln(1-…
