卷積神經網絡CNN前向後向算法
1.全局感受野與局部感受野 圖中：~2B 表示 約2Billion，即約20億參數 圖中：4M 表示 4Million，即 400萬參數 權重共享 2.卷積運算 記住一句話：相乘再相加 122 = 1 * 4 + 4 * 5 +1 * 8 + 1 * 1 + 4 * 8 + 3 * 8 + 3 * 3 + 3 * 6 + 1 * 6 通過卷積操作，得到一副特徵圖 用多種卷積核提取多個特徵圖 3.卷
相關文章
- 1. 卷積神經網絡CNN的前向和後向傳播（一）
- 2. 卷積神經網絡(CNN)反向傳播算法
- 3. 卷積神經網絡系列（3）——向前、向後傳播
- 4. CNN卷積神經網絡的前向傳播
- 5. 卷積神經網絡CNN
- 6. 卷積神經網絡(CNN)
- 7. 卷積神經網絡 CNN
- 8. 卷積神經網絡（CNN）
- 9. CNN卷積神經網絡
- 10. CNN - 卷積神經網絡
- 更多相關文章...
- • PHP 面向對象 - PHP教程
- • Lua 面向對象 - Lua 教程
- • 算法總結-廣度優先算法
- • 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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 卷積神經網絡CNN的前向和後向傳播（一）
- 2. 卷積神經網絡(CNN)反向傳播算法
- 3. 卷積神經網絡系列（3）——向前、向後傳播
- 4. CNN卷積神經網絡的前向傳播
- 5. 卷積神經網絡CNN
- 6. 卷積神經網絡(CNN)
- 7. 卷積神經網絡 CNN
- 8. 卷積神經網絡（CNN）
- 9. CNN卷積神經網絡
- 10. CNN - 卷積神經網絡