卷积神经网络(CNN)的训练及代码实现

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卷积神经网络(CNN)的训练及代码实现

本文部分内容来自zouxy09的博客.谢谢.http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 以及斯坦福大学深度学习教程:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL教程 CNN结构的连接比权值多非常多,由于权值共享.CNN通过数据驱动的方式学习得到一些滤波器,作为提取输入的特征的一种方法. 典型CNN中開始几层都是卷积和下採样交替,然后在最后是一些全连接层. 在全连接层时已经将全部两维特征m…

深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现（一）

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向…

深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现（二）

用Tensorflow实现卷积神经网络(CNN) 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10737065.html 目录 1.踩过的坑(tensorflow) 2.tensorboard 3.代码实现(python3.5) 4.运行结果以及分析 1.踩过的坑(tensorflow) 上一章CNN中各个算法都是纯手工实现的,可能存在一些难以发现的问题,这也是准确率不高的一个原因,这章主要利用tensorf…

【转载】深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现（一）

原文地址: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2…