#遊戲unity-VR場景漫遊#CNN卷積神經網絡
一、概述 典型的深度學習模型就是很深層的神經網絡，包含多個隱含層，多隱層的神經網絡很難直接使用BP算法進行直接訓練，因爲反向傳播誤差時往往會發散，很難收斂 CNN節省訓練開銷的方式是權共享weight sharing，讓一組神經元使用相同的權值 主要用於圖像識別領域 二、卷積–特徵提取 卷積核（Convolution Kernel），也叫過濾器filter，由對應的權值W和偏置b體現 下圖是3x3
相關文章
- 1. #遊戲unity-VR場景漫遊#CNN卷積神經網絡
- 2. 卷積神經網絡CNN
- 3. 卷積神經網絡(CNN)
- 4. 卷積神經網絡 CNN
- 5. 卷積神經網絡（CNN）
- 6. CNN卷積神經網絡
- 7. CNN - 卷積神經網絡
- 8. 卷積神經網絡 - CNN
- 9. cnn卷積神經網絡
- 更多相關文章...
- • TiDB數據庫的應用場景 - NoSQL教程
- • 網絡協議是什麼？ - TCP/IP教程
- • 漫談MySQL的鎖機制
- • Docker容器實戰(一) - 封神Server端技術
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. #遊戲unity-VR場景漫遊#CNN卷積神經網絡
- 2. 卷積神經網絡CNN
- 3. 卷積神經網絡(CNN)
- 4. 卷積神經網絡 CNN
- 5. 卷積神經網絡（CNN）
- 6. CNN卷積神經網絡
- 7. CNN - 卷積神經網絡
- 8. 卷積神經網絡 - CNN
- 9. cnn卷積神經網絡