第五章 卷積神經網絡（CNN）
2D卷積核和3D卷積和的區別以及應用： 卷積的三種模式： 設 image的大小是7x7，filter的大小是3x3 1，full mode 橙色部分爲image, 藍色部分爲filter。full模式的意思是，從filter和image剛相交開始做卷積，白色部分爲填0。filter的運動範圍如圖所示。 2，same mode 當filter的中心(K)與image的邊角重合時，開始做卷積運算，可見
相關文章
- 1. （CNN）卷積神經網絡（五）常見卷積神經網絡
- 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. cnn卷積神經網絡
- 9. 卷積神經網絡 CNN
- 更多相關文章...
- • 網絡協議是什麼？ - TCP/IP教程
- • DTD - 來自網絡的實例 - DTD 教程
- • Git五分鐘教程
- • RxJava操作符（五）Error Handling
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（五）常見卷積神經網絡
- 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. cnn卷積神經網絡
- 9. 卷積神經網絡 CNN