padding=1，stride=1的情形

輸入為8x8和卷積核3x3

考慮一個稍大一點的輸入 $X$

X

和

F

，

$X = [\begin{matrix} X \end{matrix}$

11 X 12 X

13 X 14 X 15 X 16 X 17 X 18 X 21 X 22 X 23 X 24 X 25 X 26 X 27 X 28 X 31 X 32 X 33 X 34 X 35 X 36 X 37 X 38 X 41 X 42 X 43 X 44 X 45 X 46 X 47 X 48 X 51 X 52 X 53 X 54 X 55 X 56 X 57 X 58 X 61 X 62 X 63 X 64 X 65 X 66 X 67 X 68 X 71 X 72 X 73 X 74 X 75 X 76 X 77 X 78 X 81 X 82 X 83 X 84 X 85 X 86 X 87 X 88 ] X=\left[ \begin{matrix} X_{11} & X_{12} & X_{13} & X_{14} & X_{15} & X_{16} & X_{17} & X_{18} \\ X_{21} & X_{22} & X_{23} & X_{24} & X_{25} & X_{26} & X_{27} & X_{28} \\ X_{31} & X_{32} & X_{33} & X_{34} & X_{35} & X_{36} & X_{37} & X_{38} \\ X_{41} & X_{42} & X_{43} & X_{44} & X_{45} & X_{46} & X_{47} & X_{48} \\ X_{51} & X_{52} & X_{53} & X_{54} & X_{55} & X_{56} & X_{57} & X_{58} \\ X_{61} & X_{62} & X_{63} & X_{64} & X_{65} & X_{66} & X_{67} & X_{68} \\ X_{71} & X_{72} & X_{73} & X_{74} & X_{75} & X_{76} & X_{77} & X_{78} \\ X_{81} & X_{82} & X_{83} & X_{84} & X_{85} & X_{86} & X_{87} & X_{88} \end{matrix} \right]

X=⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎡​X11​X21​X31​X41​X51​X61​X71​X81​​X12​X22​X32​X42​X52​X62​X72​X82​​X13​X23​X33​X43​X53​X63​X73​X83​​X14​X24​X34​X44​X54​X64​X74​X84​​X15​X25​X35​X45​X55​X65​X75​X85​​X16​X26​X36​X46​X56​X66​X76​X86​​X17​ 相關推薦 .r{ margin-bottom:10px; border-bottom:1px solid #f1f1f1; padding-bottom:10px;} .r p{ color:#999; line-height:25px;} .r h5 a{ font-size:16px; line-height:25px;} .r h5 a:hover{ color:#ff6600} 寫給程式設計師的機器學習入門 (八) - 卷積神經網路 (CNN) - 圖片分類和驗證碼識別 這一篇將會介紹卷積神經網路 (CNN)，CNN 模型非常適合用來進行圖片相關的學習，例如圖片分類和驗證碼識別，也可以配合其他模型實現 OCR。 ## 使用 Python 處理圖片 在具體介紹 CNN 之前，我們先來看看怎樣使用 Python 處理圖片。Python 處理圖片最主要使用的類庫是 Pillow 卷積神經網路CNN的前向和後向傳播（一） 卷積神經網路CNN的前向和後向傳播 卷積運算與相關的區別 卷積運算的正向和反向傳播 原文 Forward And Backpropagation in Convolutional Neural Network地址： https://medium. 卷積神經網路CNN的前向和後向傳播（二） 卷積神經網路CNN的前向和後向傳播（二） padding=1，stride=1的情形 輸入為8x8和卷積核3x3 對輸入的求導 對卷積核的求導 本文在卷積神經網路CNN的前向和後向傳播（一）的基礎上做一些擴充套件 cnn 卷積神經網路各層介紹和典型神經網路 轉載：https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576   原部落格附帶tensorflow cnn實現一、CNN的引入在人工的全連線神經網路中，每相鄰兩層之間的每個神經元之間都是有邊相連的。當輸入層的特徵維度變得很高 卷積神經網路 CNN 的細節問題 濾波器的大小選擇 分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！         Matlab程式設計之——卷積神經網路CNN程式碼解析 卷積神經網路CNN程式碼解析 deepLearnToolbox-master是一個深度學習matlab包，裡面含有很多機器學習演算法，如卷積神經網路CNN，深度信念網路DBN，自動編碼AutoE ncoder（堆疊SAE，卷積CAE）的作者是 RasmusBerg Palm 今天給介紹d 卷積神經網路CNN知識彙總 都2018了，已經有好多專業的大神，介紹卷積神經網路。這裡就記錄一下，我覺得寫的最好的吧。^^ 通俗理解卷積神經網路 通過100張圖一步步理解CNN 知乎：能否對卷積神經網路工作原理做一個直觀的解釋 個人專欄YJangGo：https://blog.csdn.net/u010 深度學習方法（五）：卷積神經網路CNN經典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning 歡迎轉載，轉載請註明：本文出自Bin的專欄blog.csdn.net/xbinworld。  技術交流QQ群：433250724，歡迎對演算法、技術感興趣的同學加入。 關於卷積神經網路CNN，網路和文獻中有非常多的資料，我在工作/研究中也用了好一段時間各種常見的model了，就想著 淺談卷積神經網路CNN原理 做手寫數字識別時，對網路結構進行到了調整，提高了識別的精度。傳統的機器學習演算法，簡單的神經網路(如多層感知機)都可以識別手寫數字，我們要採用卷積神經網路CNN來進行別呢？CNN到底是怎麼識別的？用CNN有哪些優勢呢？我下面就來簡單分析一下。 為什麼要用神經網路？ 對於同一個分類任務，我 實時卷積神經網路實現人臉檢測和情感/性別分類 本文提出了一種通用的實現方法卷積神經網路（CNN）構建框架設計實時CNN。建立實時面部檢測視覺系統，實現性別分類和情緒分類。 其中：IMDB性別分類測試準確率：96％；fer2013情緒分類測試準確率：66％。 具體效果如下圖：  這裡提供下資料集下載： 1、情緒 一文帶你看懂卷積神經網路(CNN)讓你意想不到的10創新idea     全文摘要 卷積神經網路(CNN)可以說是深度學習發展的一個縮影，特別是現在在計算機視覺方面已經得到了非常成熟的應用，在目標檢測、目標追蹤等方面也是獨領風騷，本文將講述卷積神經網路近些年來的發展歷程，以及它到底創新在什麼地方。本文略長，看完大約3 卷積神經網路CNN與基於MNIST的Python程式碼示例 卷積神經網路入門學(1) 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 作者：hjimce 卷積神經網路演算法是n年前就有的演算法，只是近年來因為深度學習相關演算法為多層網路的訓練提供了新方法，然後現在 TensorFlow之卷積神經網路(CNN)實現MNIST資料集分類 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每 卷積神經網路 CNN 從神經網路到卷積神經網路（CNN） 我們知道神經網路的結構是這樣的： 那捲積神經網路跟它是什麼關係呢？ 其實卷積神經網路依舊是層級網路，只是層的功能和形式做了變化，可以說是傳統神經網路的一個改進。比如下圖中就多了許多傳統神經網路沒有的層次。   卷積神經網路的層級結構 深度學習：Keras入門(二)之卷積神經網路(CNN) 說明：這篇文章需要有一些相關的基礎知識，否則看起來可能比較吃力。 1.卷積與神經元          1.1 什麼是卷積？          簡單來說，卷積(或內積)就是一種先把對應位置相乘然後再把結果相加的運算。(具體含義或者數學公式可以查閱相關資料)       如何用卷積神經網路CNN識別手寫數字集BaseLine版本 超級小白註釋 如何用卷積神經網路CNN識別手寫數字集？ 由於剛剛開始學習機器學習方面的知識，網上很多基礎的教程真的看不懂，所以只能自己一點點摸索，一篇很簡單的程式碼，可能我也要看很久QAQ，原博主的程式碼對於我來說可能還是很懵逼，因此自己加了很多註釋，希望可以幫到和我一樣的 卷積神經網路CNN原理——結合例項matlab實現 卷積神經網路CNN是深度學習的一個重要組成部分，由於其優異的學習效能（尤其是對圖片的識別）。近年來研究異常火爆，出現了很多模型LeNet、Alex net、ZF net等等 【深度學習系列】卷積神經網路CNN原理詳解(一)——基本原理 轉自：https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/7759802.html 上篇文章我們給出了用paddlepaddle來做手寫數字識別的示例，並對網路結構進行到了調整，提高了識別的精度。有的同學表示不是很理解原理，為什麼傳統的機 深度學習 --- 卷積神經網路CNN（LeNet-5網路學習演算法詳解） 上一節我們詳細探討了LeNet-5網路的架構，但是還沒有解釋該網路是如何進行學習的，如何更新權值的，本節將接著上一節進一步CNN的學習機制和權值更新過程，這裡請大家一定要對CNN網路有一個清晰的認識，知道每一層是做什麼的，為什麼這樣設定。原因在哪等。大家在學習的過程中需要多問自己幾個為什麼，這樣 深度學習 --- 卷積神經網路CNN（LeNet-5網路詳解） 卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）是一種前饋型的神經網路，其在大型影象處理方面有出色的表現，目前已經被大範圍使用到影象分類、定位等領域中。相比於其他神經網路結構，卷積神經網路需要的引數相對較少，使的其能夠廣泛應用。 本節打算先介紹背景和簡單的基本

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