机器学习算法之——卷积神经网络(CNN)原理讲解
卷积神经网络（CNN）原理讲解 1、从神经网络到卷积神经网络 1. 定义 2. 卷积神经网络的架构 2、卷积网络的层级结构 1. 数据输入层 2. 卷积计算层 2.1 卷积的计算 2.2 参数共享机制 3. 非线性层（或激活层） 4.池化层 5.全链接层 3、卷积神经网络的几点说明 1. 训练算法 2.优缺点 3. 典型CNN 4. fine-tuning 5. 经常使用框架 4、总结 传送门 1
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