關於CNN（卷積神經網絡）中一些基本要點的簡要敘述
本文借鑑了博主ujjwalkarn的文章，圖均來自其中，對其內容進行了簡單與易於理解化的敘述，原文地址：https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/ 現階段卷積神經網絡基本是以下幾個過程 ： 1.卷積（Convolution） 2.非線性處理(ReLu) 3.池化(Pooling) 4.全連接層進行分類(Fully
相關文章
- 1. CNN（卷積神經網絡）簡述
- 2. 一點關於卷積神經網絡(CNN)的想法
- 3. 卷積神經網絡CNN（一）基本概念、卷積
- 4. 卷積神經網絡簡要筆記
- 5. 卷積神經網絡（CNN）綜述
- 6. CNN卷積神經網絡概述
- 7. CNN(卷積神經網絡)概述
- 8. 卷積神經網絡CNN
- 9. 卷積神經網絡(CNN)
- 10. 卷積神經網絡 CNN
- 更多相關文章...
- • RDF 主要 元素 - RDF 教程
- • Web 品質 - 重要的 HTML 元素 - 網站品質教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
相關標籤/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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. CNN（卷積神經網絡）簡述
- 2. 一點關於卷積神經網絡(CNN)的想法
- 3. 卷積神經網絡CNN（一）基本概念、卷積
- 4. 卷積神經網絡簡要筆記
- 5. 卷積神經網絡（CNN）綜述
- 6. CNN卷積神經網絡概述
- 7. CNN(卷積神經網絡)概述
- 8. 卷積神經網絡CNN
- 9. 卷積神經網絡(CNN)
- 10. 卷積神經網絡 CNN