https://blog.csdn.net/ice_actor/article/details/78648780

个人理解：

卷积计算的过程其实是将原始的全连接换成了卷积全连接，每个kernel为对应通道的权重

  

卷积全连接和点全连接，注意卷积核是多维的 [ c_in, k_h, k_w ]

吴恩达deeplearning之CNN—卷积神经网络的更多相关文章

  1. 吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记_看图就懂了！！！(理论篇)

    前言 目录: RNN提出的背景 - 一个问题 - 为什么不用标准神经网络 - RNN模型怎么解决这个问题 - RNN模型适用的数据特征 - RNN几种类型 RNN模型结构 - RNN block - ...

  2. 吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记_没有复杂数学公式，看图就懂了！！！(理论篇)

    本篇文章被Google中国社区组织人转发,评价: 条理清晰,写的很详细! 被阿里算法工程师点在看! 所以很值得一看! 前言 目录: RNN提出的背景 - 一个问题 - 为什么不用标准神经网络 - RN ...

  3. 用纯Python实现循环神经网络RNN向前传播过程(吴恩达DeepLearning.ai作业)

    Google TensorFlow程序员点赞的文章!   前言 目录: - 向量表示以及它的维度 - rnn cell - rnn 向前传播 重点关注: - 如何把数据向量化的,它们的维度是怎么来的 ...

  4. 一文看懂神经网络初始化！吴恩达Deeplearning.ai最新干货

    [导读]神经网络的初始化是训练流程的重要基础环节,会对模型的性能.收敛性.收敛速度等产生重要的影响.本文是deeplearning.ai的一篇技术博客,文章指出,对初始化值的大小选取不当,  可能造成 ...

  5. 吴恩达DeepLearning 第一课第四周随笔

    第四周 4.1深度神经网络符号约定 L=4______(神经网络层数)   4.2 校正矩阵的维数 校正要点:,, dZ,dA,dW,db都与它们被导数(Z,A,W,b)的维数相同 4.3 为什么使用 ...

  6. 吴恩达DeepLearning.ai的Sequence model作业Dinosaurus Island

    目录 1 问题设置 1.1 数据集和预处理 1.2 概览整个模型 2. 创建模型模块 2.1 在优化循环中梯度裁剪 2.2 采样 3. 构建语言模型 3.1 梯度下降 3.2 训练模型 4. 结论   ...

  7. 吴恩达 Deep learning 第二周 神经网络基础

    逻辑回归代价函数(损失函数)的几个求导特性 1.对于sigmoid函数 2.对于以下函数 3.线性回归与逻辑回归的神经网络图表示 利用Numpy向量化运算与for循环运算的显著差距 import nu ...

  8. Python3 反向传播神经网络-Min-Batch(根据吴恩达课程讲解编写)

    # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 20 13:47:54 2018 @author: markli " ...

  9. 2017年度好视频，吴恩达、李飞飞、Hinton、OpenAI、NIPS、CVPR、CS231n全都在

    我们经常被问:机器翻译迭代了好几轮,专业翻译的饭碗都端不稳了,字幕组到底还能做什么? 对于这个问题,我们自己感受最深,却又来不及解释,就已经边感受边做地冲出去了很远,摸爬滚打了一整年. 其实,现在看来 ...

随机推荐

  1. 启动项目显示：非法字符：'\ufeff' 和需要 class ,interface 或者 enum 错误

    原来是因为 Windows 记事本在修改 UTF-8 文件时自作聪明地在文件开头添加 BOM 导致的,所以才会导致 IDEA 不能正确读取 .java 文件从而程序出错. 解决: 找到 xxx. ja ...

  2. Generative Adversarial Nets[Wasserstein GAN]

    本文来自<Wasserstein GAN>,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题. 1 引言 本文主要思考的是 ...

  3. 修改spring源码重写classloader实现项目加密

      (一)操作方法和spring源码添加修改部分 事先说明:spring源码要下载好,会有修改spring的源码操作,本文和本作者所依赖的spring项目的版本是3.1.1,spring4及以上源码对 ...

  4. JenKins自动化构建部署流程参考

    Jenkins工作流程 程序员提交代码到Git/SVN仓库,触发钩子程序向 JenKins 进行通知,Jenkins 调用Git/SVN插件获取源码,调用Maven打包为war包,调用Deploy t ...

  5. Js获取当前页面URL各种参数

    JS获取当前页面URL各种参数 一:Location Location 对象包含有关当前 URL 的信息. Location 对象是 Window 对象的一个部分,可通过 window.locatio ...

  6. Linux ip netns 命令

    ip netns 命令用来管理 network namespace.它可以创建命名的 network namespace,然后通过名字来引用 network namespace,所以使用起来很方便. ...

  7. C#泛型创建实例

    class Test<T> where T : new() { public static T Instance() { return new T(); } } 就上面这方法, 居然比ne ...

  8. node express使用

    var express = require('express'); var app = express(); app 对象具有以下的方法: 路由HTTP请求:app.METHOD和app.param. ...

  9. pandas数据清洗策略1

    Pandas常用的数据清洗5大策略如下: 1.删除 DataFrame 中的不必要 columns 2.改变 DataFrame 的 index 3.使用 .str() 方法来清洗 columns 4 ...

  10. HDU 2003 求绝对值

    http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2003 Problem Description 求实数的绝对值.   Input 输入数据有多组,每组占一行,每行 ...