CNN的工作原理
神经网络和深度学习 上一篇 主目录 下一篇 文章结构 1 卷积核的特征提取 1.1 完全符合特征 1.2 部分符合特征 1.3 完全不符合特征 2 多通道卷积 3 池化 4 激活函数 5 实例 【前言】 在B站的一个视频上有一个《大白话讲解卷积神经网络》的教学视频，讲的很好很好，建议观看 视频链接 1 卷积核的特征提取 卷积得到的feature match image如下所示，值越大表示响应越大：
相关文章
- 1. SpringMVC的工作原理（工作流程）
- 2. 理解CNN的原理
- 3. babel 原理三：babel 的工作原理
- 4. CNN原理
- 5. CNN——AlexNet原理
- 6. CNN——VGGNet原理
- 7. CNN卷积神经网络工作原理总结
- 8. hibernate的工作原理
- 9. https的工作原理
- 10. HTTPS的工作原理
- 更多相关文章...
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • Git 工作流程 - Git 教程
- • ☆技术问答集锦（13）Java Instrument原理
- • Java Agent入门实战（三）-JVM Attach原理与使用
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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. SpringMVC的工作原理（工作流程）
- 2. 理解CNN的原理
- 3. babel 原理三：babel 的工作原理
- 4. CNN原理
- 5. CNN——AlexNet原理
- 6. CNN——VGGNet原理
- 7. CNN卷积神经网络工作原理总结
- 8. hibernate的工作原理
- 9. https的工作原理
- 10. HTTPS的工作原理