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卷积神经网络 资料

简介: CNN是有监督学习网络,简单说就是图像作为数据,经过卷积-池化-再卷积-再池化,然后二维的feature maps拼接为一维的节点神经元,作为BP神经网络的输入,BP的最后一层放一个softmax之类的分类器,然后实际输出和目标输出进行比较,误差反向传播:卷积和池化都是卷积操作;误差从后一层到前一层传播是卷积操作;权值更新(即卷积模板更新)也是卷积操作,一共有三种卷积操作。
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CNN是有监督学习网络,简单说就是图像作为数据,经过卷积-池化-再卷积-再池化,然后二维的feature maps拼接为一维的节点神经元,作为BP神经网络的输入,BP的最后一层放一个softmax之类的分类器,然后实际输出和目标输出进行比较,误差反向传播:卷积和池化都是卷积操作;误差从后一层到前一层传播是卷积操作;权值更新(即卷积模板更新)也是卷积操作,一共有三种卷积操作。

 

不多说了,国人自己写的CNN的推导过程,小白不妨看看:http://pan.baidu.com/s/1c0JswaW

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计算机科学与技术硕士,专注计算机视觉(目标检测、深度学习),关注Linux环境下各算法配置。
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