CNN入門之cnn架構和cnn卷積、採樣
一. CNN簡介python CNN（卷積神經網絡）是傳統神經網絡的變種，CNN在傳統神經網絡的基礎上，引入了卷積和pooling。與傳統的神經網絡相比，CNN更適合用於圖像中，卷積和圖像的局部特徵相對應，pooling使得經過卷積得到的feature具備空間不變性算法 一、模型架構數據庫 這部分講述如何去構建一個分級的特徵提取和分類系統。分級經過堆疊一個或者多個特徵提取階段
相關文章
- 1. cnn-卷積
- 2. 一維卷積（1D-CNN）、二維卷積（2D-CNN）、三維卷積（3D-CNN）
- 3. CNN[卷積神經網絡]的架構
- 4. CNN卷積網絡
- 5. CNN卷積過程
- 6. CNN卷積和池化
- 7. CNN卷積神經網絡（圖解CNN）
- 8. CNN筆記（CS231N）——CNN架構（CNN Architectures）
- 9. [Lecture 9 ] CNN Architectures（CNN架構）
- 10. CNN架構之ResNet
- 更多相關文章...
- • Docker 架構 - Docker教程
- • Memcached入門教程 - NoSQL教程
- • YAML 入門教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
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
