卷积神经网络简介
2021/11/21 6:11:25
本文主要是介绍卷积神经网络简介,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
------------恢复内容开始------------
------------恢复内容开始------------
1、卷积神经网络和传统神经网络的比较,也就是说,简单地神经网络nn即三个层 输入层、隐藏层、输出层而卷积神经网络则是在神经网络的基础上即
cnn
输入层
隐藏层:卷积层、激活层、池化层、全连接层
输出层
nn
输入层
隐藏层:全连接层
输出层
2、卷积神经网络原理
即卷积层、激活层、池化层、全连接层。例我们对一张汽车图片进行识别,先进性conv卷积,然后再经历relu激活函数、在经历conv卷积,然后pool池化,等一系列过程,最后通过全连接层进行分类
3、卷积神经网络的三个结构
4、卷积层的作用
4.1卷积核四大要素 卷积核也被称之为 filter、模型参数、过滤器
卷积核大小 一般是1*1 3*3 5*5
卷积核数量
卷积核步长
卷积核零填充大小
4.2卷积核如何计算大小
例1这是通道为1的照片
例2
4.3卷积核如何计算通过步长
例1每次移动一个格子的步长
例2每次移动二个格子的步长
4.4零填充大小
5、输出形状大小计算
6、多通道图片计算
7、卷积网络API
------------恢复内容结束------------
------------恢复内容结束------------
这篇关于卷积神经网络简介的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2024-11-15Tailwind开发入门教程:从零开始搭建第一个项目
- 2024-11-14Emotion教程:新手入门必备指南
- 2024-11-14音频生成的秘密武器:扩散模型在音乐创作中的应用
- 2024-11-14从数据科学家到AI开发者:2023年构建生成式AI网站应用的经验谈
- 2024-11-14基于AI的智能调试助手创业点子:用代码样例打造你的调试神器!
- 2024-11-14受控组件学习:从入门到初步掌握
- 2024-11-14Emotion学习入门指南
- 2024-11-14Emotion学习入门指南
- 2024-11-14获取参数学习:初学者指南
- 2024-11-14受控组件学习:从入门到实践