跑得动就不要歇着

下面来简单介绍和归纳总结一下国内外卷积神经网络的结构，分析一下卷积神经网络的基本原理，阐述一下卷积神经网络在图像识别中的相关应用及取得的最新研究成果。卷积神经网络是人工神经网络与深度学习相结合，通过反向传播算法训练卷积神经网络中的权重，从而实现深度学习的方法。卷积神经网络不仅具有传统神经网络的较好容错性、自适应性和较强自学习能力等优点，还具有自动提取特征、权值共享以及输入图像与网络结构结合良好...

下面一起来探讨一下关于深度学习算法中卷积神经网络的基本概念和应用：1、卷积神经网络基本概念卷积神经网络也是在传统人工神经网络的基础上发展起来的，它与 BP 神经网络有很大的相似之处，但也有很大的区别 ；BP 人工神经网络是以一维向量的方式进行输入，而卷积神经网络以二维矩阵格式数据进行输入，其网络的各层都是二维阵列的形式处理数据，这样的形式正好符合数字图像的二维矩阵格式，图像以二维矩阵输入正...

下面来探讨一下深度学习在嵌入式设备上的应用，具体如下：1、深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐层的多层感知器(MLP) 是一种原始的深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示( 属性类别或特征) ，以发现数据的分布式特征表示。BP算法是训练多层网络的典型算法，但实际上对于仅含几层的网络，该训练方法就已很不理想。深度结构( 涉及多个非线性处理单元层) 非凸目标代价函...