AI学习---卷积神经网络
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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…
AI创作莎士比亚风格的作品训练一个循环神经网络模仿莎士比亚FLORIZEL:Shouldshekneelbe?Inshallnotweepreceived;unleasedmeAndunrespectivegreetingthandwell…
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…
来源：机器学习算法与自然语言处理作者：白雪峰转载于：https://blog.csdn.net/np4rHI455vg29y2/article/details/789581211、CNN例子YannLeCun提出的最基本和开始的CNN结构图…
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…
mnist_inference.py：#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastf#配置神经网络参数INPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10IMAGE_SIZE=28NUM_CHANNELS…
纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception…
