转自 https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146
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…
1、相关知识从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很多人认为，它们并没有可比性，或是根本没必要放在一起比较。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括conv…
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…
CNN卷积神经网络原理讲解+图片识别应用（附源码），CNN笔记：通俗理解卷积神经网络--理解不同输入通道和卷积核通道关系（红色部分）#coding=utf-8fromtensorflow.examples.tutorials.mnistim…
主要是参考这里,写的很好PyTorch入门实战（四）——利用Torch.nn构建卷积神经网络卷积层nn.Con2d()常用参数in_channels:输入通道数out_channels:输出通道数kernel_size:滤波器（卷积核）大小…
1、NN----神经网络2、CNN卷积神经网络CNN网络一共有5个层级结构：输入层卷积层激活层池化层全连接FC层一、输入层与传统神经网络/机器学习一样，模型需要输入的进行预处理操作，常见的输入层中预处理方式有：去均值归一化PCA/SVD降维…
在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中，我们对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，建议先研究DNN的反向传播算法：深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)1…
0.滤波器的大小选择大部分卷积神经网络都会采用逐层递增（1⇒3⇒5⇒7）的方式。每经过一次池化层，卷积层过滤器的深度都会乘以2；1.权值共享：减轻过拟合&降低计算量一个卷积层（Wx+b⇒ReLU⇒maxpooling）可以有多个不同的卷积核…
