深度學習之二：CNN推導
前面看過了CNN的基本結構，經典的模式以下圖：html 上圖經典的CNN模型主要能夠歸納爲三個部分： 算法 convolution層：convolution是將原來的輸入向量映射成多個feature map，每一個feature map的權重和偏移量都是同樣的 編程 sub-sampling層：sub-sampling 層將feature map進一步縮小，能夠選擇down-sampling的
相關文章
- 1. 深度學習之二：CNN推導
- 2. 深度學習之CNN的推導
- 3. 深度學習之路（二）：R-CNN
- 4. 深度學習算法之CNN、RNN、LSTM公式推導
- 5. 【深度學習】CNN
- 6. 深度學習--CNN
- 7. 深度學習筆記——理論與推導之Backpropagation（二）
- 8. 深度學習之CNN筆記
- 9. 深度學習之Faster-R-CNN
- 10. 深度學習之CNN簡介
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • 算法總結-深度優先算法
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 深度學習之二：CNN推導
- 2. 深度學習之CNN的推導
- 3. 深度學習之路（二）：R-CNN
- 4. 深度學習算法之CNN、RNN、LSTM公式推導
- 5. 【深度學習】CNN
- 6. 深度學習--CNN
- 7. 深度學習筆記——理論與推導之Backpropagation（二）
- 8. 深度學習之CNN筆記
- 9. 深度學習之Faster-R-CNN
- 10. 深度學習之CNN簡介