weixin_44092937的博客

一、CNN的结构输入层---->[卷积层---->池化层]*n----->全连接层part1 输入层–>卷积层输入层：我们从mnist中下载黑白的手写数字图片。它的维度是 1 * 28 * 28。（若是RGB图片，维度为 3* 28 *28）TIP：像素的值需要从区间[0~255] 压缩到 [0,1]。卷积层：从原始的输入上进行特征的提取。卷积核 kernel (or filter)：16个 5*5；步长 stride =1；填充 padding = (5-s

1.cudahttps://blog.youkuaiyun.com/zhangpengzp/article/details/85008507?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2

最近两天，我在网上查找相关资料学习了多层神经网络的相关信息。然后根据查找到的资料，我自己也设计了一个异或逻辑神经网络的学习。① 设计输入和输出input= [[0， 0]，[0， 1]，[1， 0]，[1， 1]output = [[0]， [1]， [1]， [0]]设计学习率learn=0.05设计矫正率correct=0.1②设计隐含层中的神经元数量hidden（自己设定神经元的...