深度学习（DL）-- CNN卷积神经网络算法详解
卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层（池化层）构成的特征抽取器。 在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的
相关文章
- 1. 深度学习经典算法——CNN（卷积神经网络）1
- 2. 【神经网络与深度学习】卷积神经网络（CNN）
- 3. 深度学习 CNN卷积神经网络 LeNet-5详解
- 4. 详解卷积神经网络(CNN)
- 5. 卷积神经网络（CNN）详解
- 6. 详解卷积神经网络cnn
- 7. CNN卷积神经网络详解（一）
- 8. 详解CNN卷积神经网络
- 9. 卷积神经网络详解（CNN）
- 10. CNN(卷积神经网络)详解
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • 算法总结-深度优先算法
- • 算法总结-广度优先算法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 深度学习经典算法——CNN（卷积神经网络）1
- 2. 【神经网络与深度学习】卷积神经网络（CNN）
- 3. 深度学习 CNN卷积神经网络 LeNet-5详解
- 4. 详解卷积神经网络(CNN)
- 5. 卷积神经网络（CNN）详解
- 6. 详解卷积神经网络cnn
- 7. CNN卷积神经网络详解（一）
- 8. 详解CNN卷积神经网络
- 9. 卷积神经网络详解（CNN）
- 10. CNN(卷积神经网络)详解