卷积神经网络结构上的三大特性

最新推荐文章于 2024-08-03 14:04:34 发布
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分类专栏： 神经网络 文章标签： 神经网络
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1.局部连接

2.权重共享

3.下采样

123的作用是减少网络参数，加快训练速度。

卷积得到的是特征图，池化是为了下采样以减少参数。他俩虽然都降低了分辨率，但是目的不同。

[2] 卷积神经网络CNN 图解
10-18 3221
背景之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章，由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰，看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂，最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解。于是在这里记录下所学到的知识，关于CNN 卷积神经网络，需要总结深入的知识有很多： 人工神经网络 ANN 卷积神经网络 CNN 卷积神经网络 CNN - BP算法 卷积神经网络 CNN - LetNet
卷积神经网络的三个特点,卷积神经网络三大特点
神器榜
10-12 8843
卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
卷积神经网络三特性
weixin_44229976的博客
05-30 2334
卷积神经网络三特性：1.局部连接 1.局部连接： 相比较与全连接很大程度地减少了参数。 2.权值共享 3.池化 池化可以降维防治过拟合，提取层次特征，卷积核和池化还都能增大感受野。
卷积神经网络三之三大结构特性
dujuancao11的博客
03-26 1万+
卷积神经网络 一、CNN三大结构特性 局部连接——感受野 局部连接会大大减少网络的参数。在处理图像这样的高维度输入时，让每个神经元都与前一层中的所有神经元进行全连接是不现实的。让每个神经元只与输入数据的一个局部区域连接，该连接的空间大小叫做神经元的感受野，它的尺寸是一个超参数，其实就是滤波器的空间尺寸。 权值共享——卷积 在卷积层中使用参数共享是用来控制参数的数量。每个滤波器与...
卷积神经网络的三大特性
ThePaK的博客
06-28 2773
卷积神经网络的三大特性
Visio画的卷积神经网络结构图模板vsdx
10-18
本资源提供了使用Visio绘制的卷积神经网络结构图模板（.vsdx格式），方便用户快速理解和构建自己的CNN模型。 卷积神经网络的核心组件包括卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully...
Visio画的卷积神经网络结构图模板
08-24
本资源提供的就是一个使用Visio绘制的卷积神经网络结构图模板，方便用户快速理解和复用。 卷积神经网络的基础构成包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层是CNN的核心，通过使用可学习的滤波器（filter）对输入图像...
描述卷积神经网络的结构,卷积神经网络三大特点
shirley67269的博客
08-22 3992
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
Visio画的卷积神经网络结构图模板【包含卷积池化操作的绘图，以及线性层的绘图】
09-26
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、计算机视觉等领域。Visio是一款强大的图形绘制软件，能够帮助用户创建各种专业图表，包括复杂的神经网络结构图。本...
【人工智能基础07】卷积神经网络基础（CNN）：卷积神经网络结构、各层计算原理，以及常见卷积神经网络
最新发布
hiliang521的博客
08-03 6018
卷积神经网络
CNN基本入门总结（归纳）
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介绍神经网络与卷积神经网络：1.层级结构，2.数据处理，3.训练算法，4.优缺点、正则化与Dropout、典型结构与训练
NNDL 实验六 卷积神经网络（1）卷积
qq_51713698的博客
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本片文章对感受野、变种卷积、步长和零填充做了复习，实现二维卷积，利用自定义的二维卷积算子完成了一个简单的图片边缘检测
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卷积网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。 特点 CNN一个非常重要的特点就是头重脚轻（越往输入权值越小，越往输出权值越多），呈现出一个倒三角的形态，这就很好地避免了BP神经网络中反向传播的时候梯度损失得太快。 卷积神经网络CNN主
卷积神经网络
张酒肉的博客
05-23 1379
文章目录卷积神经网络卷积一维卷积二维卷积卷积神经网络典型的卷积神经网络池化Text-CNN原理输入层卷积层池化层全连接层经典示例讲解Text-CNN对imdb数据集进行情感分析参考资料 卷积神经网络 目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及汇聚。这些特性使得卷积神经网络具有一定程度...
经典卷积神经网络特点小结
weixin_45144055的博客
05-09 1167
卷积神经网络概述 Hitton，被称为“AI教父”，他对人脑非常的好奇，学习生理学，解刨大脑以了解其工作方式，还学了心理学，最后，他决定使用计算机科学来模拟大脑的工作，并进入人工智能领域，开始了40余年的研究生涯。 因为背部受伤，Hitton站立工作了10多年。 2006年，随着计算机算力的提升和大数据的积累，Hitton所研究的多层神经网络取得巨大进展，他将多层神经网络命名为深度学习。 深度学习的快速发展开始于2012年，Hitton的学生AlexNet使用深度学习技术，在ImageNet挑战赛上取得了冠
深度学习笔记1——卷积神经网络概述
qq_24819773的博客
06-01 2191
目录 1.卷积神经网络特点概述 2.卷积神经网络在图像任务方面的优势概述 3.传统神经网络的缺点 3.1.庞大的参数 3.2.丢失像素间的信息 3.3.制约网络深度的发展 4.卷积神经网络的三大核心思想 4.1.局部感知 4.2.权值共享 4.3.下采样技术 5.可视化手写字体的网络特征 5.1.LeNet5的训练 5.2.可视化特征向量 5.3.获取最好的保存的模型 ...
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