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积神经网络原理

受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发,有人提出卷积神经网络(CNN),Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力,在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、...

rbf神经网络即径向基函数神经网络(Radical Basis Function)。径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性,并且结构简单,训练速度快。同时,它也是一种可以广泛应用于模式识别、...

作者:杨延生 链接: 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。 "深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练,能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。 新的网络结构中最著名的就是CNN,它解决了传统较深的网络...

前馈神经网络就是一层的节点只有前面一层作为输入,并输出到后面一层,自身之间、与其它层之间都没有联系,由于数据是一层层向前传播的,因此称为前馈网络。 BP网络是最常见的一种前馈网络,BP体现在运作机制上,数据输入后,一层层向前传播,然...

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...

经验值,不是计算得出来的。0.001或者0.0001试一试试出来的。一般会随着训练次数epoch的增加learning rate减小

用keras框架较为方便 首先安装anaconda,然后通过pip安装keras 以下转自wphh的博客。 #coding:utf-8''' GPU run command: THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python cnn.py CPU run command: python cnn.py2016.06.06更新:...

卷积神经网络几种应用供研究: 1、基于卷积网络形状识别 物体形状视觉系统析识别物体基础几何形状物体本质特征表现并具平移、缩放旋转变等特点所模式识别领域于形状析识别具十重要意义二维图像作三维图像特例及组部二维图像识别三维图像识别基础...

可能是因为你网络参数少,或者学习速度比较大

没有卷积神经网络的说法,只有卷积核的说法。 电脑图像处理的真正价值在于:一旦图像存储在电脑上,就可以对图像进行各种有效的处理。如减小像素的颜色值,可以解决曝光过度的问题,模糊的图像也可以进行锐化处理,清晰的图像可以使用模糊处理模...

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