weixin_38368941的博客

这篇博客是看微软亚洲研究院的王井东讲解CNN做的笔记，图片居多。30分钟的视频，我看+写用了2个小时，可以说干货满满。适合已经对机器学习，CNN有一定了解的人，但对于CNN实践环节还不太清楚或者是想对最新的研究情况做进一步跟踪。视频资源见链接：https://v.qq.com/x/page/s05667eq28w.html视频主要从四个部分讲述CNN：卷积神经网络的基本架构、神经网络的组成、如何学...

我们这次搭建的神经网络如下图所示：它的输入是一个像素值为28*28的灰度图，然后输入的数据先经过一个卷积层，卷积核的大小是5*5*32，得到32个feature map，之后经过池化层，这里我们选择了最大池化，得到12*12*32的数据，此时再经过一个卷积层，卷积核为5*5*64，得到的结果再一次经过池化，得到的数据为4*4*64，最后通过一个全连接层，得到最终的结果。1.下载和准备数据在这一部分...

本文是学习周飞燕、金林鹏、董军三位老师写的卷积神经网络研究综述写的笔记。原文地址：https://wenku.baidu.com/view/3425581e0166f5335a8102d276a20029bc64637f.html早在2006年已经有人提出神经网络，但是组开始只适合做小图片的识别，对于大规模的数据，识别效果不佳到2012年，krizhevsky等使用拓展深度的CNN网络在Image...