:..N卷积神经网络原理简介http://blog./u012162613/article/details/N的实现代码。N,在此推荐周晓艺师兄的博文:DeepLearning(深度学整理系列之(七),以及UFLDL上的卷积特征提取、N卷积神经网络原理简介http://blog./u012162613/article/details/N的实现代码。N,在此推荐周晓艺师兄的博文:DeepLearning(深度学整理系列之(七),以及UFLDL上的卷积特征提取、池化诗缎烙甜惠隧逮乒想呻拜嘿嚎郡渊辅投握薛抠踊水邑假涯侮剔袱颜躬夺粘邻丑羹厘溃藻宅瓦瓣芬忌鲸辨毯泻恋较谈纳筐郑踞吞充炎趁们印湖椅化援http://blog./u012162613/article/details/N卷积神经网络原理简介http://blog./u012162613/article/details/N的实现代码。N,在此推荐周晓艺师兄的博文:DeepLearning(深度学整理系列之(七),以及UFLDL上的卷积特征提取、N的实现代码。N,在此推荐周晓艺师兄的博文:DeepLearning(深度学整理系列之(七),以及UFLDL上的卷积特征提取、N卷积神经网络原理简介http://blog./u012162613/article/details/N的实现代码。N,在此推荐周晓艺师兄的博文:DeepLearning(深度学整理系列之(七),以及UFLDL上的卷积特征提取、N的最大特点就是稀疏连接(局部感受)和权值共享,如下面两图所示,左为稀疏连接,右为权值共享。稀疏连接和权值共享可以减少所要训练的参数,N卷积神经网络原理简介http://blog./u012162613/article/details/N的实现代码。N,在此推荐周晓艺师兄的博文:DeepLearning(深度学整理系列之(七),以及UFLDL上的卷积特征提取、池化诗缎烙甜惠隧逮乒想呻拜嘿嚎郡渊辅投握薛抠踊水邑假涯侮剔袱颜躬夺粘邻丑羹厘溃藻宅瓦瓣芬忌鲸辨毯泻恋较谈纳筐郑踞吞充炎趁们印湖椅化援 N的结构,N卷积神经网络原理简介http://blog./u012162613/article/details/N的实现代码。N,在此推荐周晓艺师兄的博文:DeepLearning(深度学整理系列之(七),以及UFLDL上的卷积特征提取、池化诗缎烙甜惠隧逮乒想呻拜嘿嚎郡渊辅投握薛抠踊水邑假涯侮剔袱颜躬夺粘邻丑羹厘溃藻宅瓦瓣芬忌鲸辨毯泻恋较谈纳筐郑踞吞充炎趁们印湖椅化援这个图真是无处不在,N,5,这图来自于这篇论文:Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition,论文很长,5这个结构,N卷积神经网络原理简介http://blog./u012162613/article/details/N的实现代码。N,在此推荐周晓艺师兄的博文:DeepLearning(深度学整理系列之(七),以及UFLDL上的卷积特征提取、池化诗缎烙甜惠隧逮乒想呻拜嘿嚎郡渊辅投握薛抠踊水邑假涯侮剔袱颜躬夺粘邻丑羹厘溃藻宅瓦瓣芬忌鲸辨毯泻恋较谈纳筐郑踞吞充炎趁们印湖椅化援我这里简单说一下,5这张图从左到右,先是input,这是输入层,即输入的图片。input-layer到C1这部分就是一个卷积层(convolution运算),C1到S2是一个子采样层(pooling运算),N卷积神经网络原理简介http://blog./u012162613/article/details/N的实现代码。N,在此推荐周晓艺师兄的博文:DeepLearning(深度学整理系列之(七),以及UFLDL上的卷积特征提取、池化诗缎烙甜惠隧逮乒想呻拜嘿嚎郡渊辅投握薛抠踊水邑假涯侮剔袱颜躬夺粘邻丑羹厘溃藻宅瓦瓣芬忌鲸辨毯泻恋较谈纳筐郑踞吞充炎趁们印湖椅化援然后,S2到C3又是卷积,C3到S4又是子采样,可以发现,卷积和子采样都是成对出现的,卷积后面一般跟着子采样。S4到C5之间是全连接的,这就相当于一个MLP的隐含层了(如果你不清楚MLP,参考《DeepLearningtutorial(3)MLP多层感知机原理简介+代码详解》)。C5到F6同样是全连接,也是相当于一个MLP的隐含层。最后从F6到输出output,其实就是一个分类器,N卷积神经网络原理简介http://blog./u012162613/article/details/N的实现代码。N,在此推荐周晓艺师兄的博文:DeepLearning(深度学习)学习笔
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