摘要：
原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型，已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功，但是，至今没有人能够“打开”这个“黑盒”，从数学原理上予以解释。这对理论研究者，尤其是数学家来说当然是不可接受的 阅读全文
posted @ 2019-11-13 23:03
瘋子朱磊
阅读(756)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
原文地址：https://blog.csdn.net/luoluonuoyasuolong/article/details/81750190 AlexNet论文：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》第一个典 阅读全文
posted @ 2019-11-13 23:01
瘋子朱磊
阅读(623)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620 如果要提出一个新的神经网络结构，首先就需要引入像循环神经网络中“时间共享”这样的先验知识，降低学习所需要的训练数据需求量。 而卷积神经网络同样也引入了这样的先验知识：“空间共享”。下面就让我们以画面识别作为切入点， 阅读全文
posted @ 2019-11-13 17:30
瘋子朱磊
阅读(614)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
原文地址：https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释 feather map的理解 在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它 阅读全文
posted @ 2019-11-13 16:45
瘋子朱磊
阅读(1687)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
原文地址：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1590121601889191549&wfr=spider&for=pc 今天要说的是CNN最后一层了，CNN入门就要讲完啦。。。。。 先来一段官方的语言介绍全连接层（Fully Connected Layer） 全连接层 阅读全文
posted @ 2019-11-13 15:53
瘋子朱磊
阅读(3588)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号