深度學習----CNN卷積神經網絡之簡介說明及內部計算介紹
一、定義 二、梯度下降法 三、卷積神經網絡模型（CNN） 3.1、後向傳播算法計算梯度 3.2、卷基層 3.3、池化層 3.4、激活函數 例子：Sigmoid函數 3.5、全連接層 四、深度學習的應用領域 一、定義 深度學習（Deep Learning）是利用多層神經網絡結構，從大數據中學習現實世界中各類事物能直接用於計算機計算的表示形式（如圖像中的事物、音頻
相關文章
- 1. 深度學習----CNN卷積神經網絡之簡介說明及內部計算介紹
- 2. 深度學習|卷積神經網絡（CNN）介紹（後篇）
- 3. 深度學習|卷積神經網絡（CNN）介紹（前篇）
- 4. 深度學習筆記（26）：卷積神經網絡CNN簡介
- 5. 深度學習：卷積神經網絡(CNN)簡介
- 6. 深度學習——神經網絡（NN）、深度神經網絡（DNN）、卷積神經網絡（CNN）等概念介紹
- 7. 卷積神經網絡(CNN)介紹
- 8. 卷積神經網絡（CNN）的介紹
- 9. 卷積神經網絡（CNN）介紹
- 10. 卷積神經網絡(CNN)介紹01
- 更多相關文章...
- • 網站主機 介紹 - 網站主機教程
- • Scala 簡介 - Scala教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • 三篇文章瞭解 TiDB 技術內幕 —— 說計算
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
