一文让你彻底了解卷积神经网络

上传者: 38744526 | 上传时间: 2021-02-24 14:04:20 | 文件大小: 1.35MB | 文件类型: PDF
本文来自csdn,文章先来卷积神经网络和全连接神经网络对比,接着让我们直观理解卷积,卷积计算流程,结合案例进行相关的介绍。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,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。它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。对比:卷积神经网络、全连接神经网络左图:全连接神经网络(平面),组成:输入层、激活函数、全连接层右图:卷积神经网络(立体),组成:输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层在卷积神经网络中有一个重要的概念:深度卷积

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明