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Cnn 卷积神经网络

用一个卷积核滑动图片来提取某种特征(比如某个方向的边),然后激活函数用ReLU来压制梯度弥散.对得到的结果用另一个卷积核继续提取+reLU,然后池化(保留区域最大或者用区域平均来替换整个局部区域的值,保证平移不变性和一定程度上对过拟合的压制)之后“深度”的话,就会需要对池化后的结果继续用不同的卷积核进行 “卷积+relu”再池化的工作.最后得到的实质是一个图片的深度特征,然后实际分类需要另外加一层,一般是softmax. (也就是说如果对一个现成的已经训练完毕的卷积神经网络模型,只保留除了最后一层之外的部分,然后输入训练图片,把网络的输出重新送入一个多类的SVM再训练,最后也能得到差不多的结果,取决于svm的参数.)

作者:杨延生 链接:来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权."深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练,能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法.新的网络结构中最著名的就是CNN,它解决了传

CNN是指卷积神经网络吗?神经元就是指一个带权重W和偏置B,以及激活方程f的一个单元 输入I和输出O的关系是 O = f(WI+B)

这个太多了,卷积是一种结构,凡是包含这种结构的深度网络都是卷积神经网络.比较知名的有:VGG、GoogleNet、Resnet等

200+这个是hinton matlab代码的C++改写版. convnetjs - Star,SAE,首选的肯定是LIBSVM这个库;RBM#47. DeepLearn Toolbox - Star,包括了CNN;C++SVM方面,Java.2.下面主要一些DeepLearning的GitHub项目吧;SdA#47:2200+实现了

深度网络是一个大类,传统意义上我们认为隐含层的层数多于3的神经网络都称为深度网络.研究比较火热的深度网络包括:多层感知机,卷积神经网络,深度置信网络,深度玻尔兹曼机等等.

用卷积神经网络CNN识别手写数字集的方法

cnn是ann的其中一种神经网络

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer).

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