卷積神經網路

1.卷積層

卷積層的主要作用是對輸入的資料進行特徵提取，而完成該功能的是卷積層中的卷積核。我們可以將卷積核看作乙個指定視窗大小的掃瞄器，掃瞄器通過一次又一次地掃瞄輸入的資料，來提取資料的特徵，如果我們輸入的是資料，那麼在通過卷積層處理後，就可以識別出影象中的重要特徵。

2.池化層

卷積神經網路的池化層可以被看作卷積神經網路的一種提取輸入資料的核心方式，不僅實現了對原始資料的壓縮，還大量減少了參與模型計算的引數，從某種意義上提公升了計算效率。其中，最常被用到的池化層方法是平均池化層和最大池化層，池化層處理的輸入資料在一般情況下是經過卷積操作之後生成的特徵圖。

3.全連線層

全連線層的主要作用是將輸入影象在經過卷積和池化操作後提取的特徵進行壓縮，並且根據壓縮的特徵完成模型的分類功能。

神經網路 卷積神經網路

這篇卷積神經網路是前面介紹的多層神經網路的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網路當中，通過卷積運算來由淺入深的提取影象的不同層次的特徵，而利用神經網路的訓練過程讓整個網路自動調節卷積核的引數，從而無監督的產生了最適合的分類特徵。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細緻一些，但如果要更深入了...

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1.卷積神經網路概覽 來自吳恩達課上一張，通過對應位置相乘求和，我們從左邊矩陣得到了右邊矩陣，邊緣是白色寬條，當畫素大一些時候，邊緣就會變細。觀察卷積核，左邊一列權重高，右邊一列權重低。輸入，左邊的部分明亮，右邊的部分灰暗。這個學到的邊緣是權重大的寬條 都是30 表示是由亮向暗過渡，下面這個圖左邊暗...

卷積神經網路 有趣的卷積神經網路

一 前言 最近一直在研究深度學習，聯想起之前所學，感嘆數學是一門樸素而神奇的科學。f g m1 m2 r 萬有引力描述了宇宙星河運轉的規律，e mc 描述了恆星發光的奧秘，v h d哈勃定律描述了宇宙膨脹的奧秘，自然界的大部分現象和規律都可以用數學函式來描述，也就是可以求得乙個函式。神經網路 簡單又...