神经网络模型种类 一般地，CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等... ...
分类：
其他好文 时间：
2017-01-22 13:28:45
阅读次数：
346
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 学习论文[1311.2901] Visualizing and Understanding Convolutional Networks 知乎专栏这篇可视化CNN讲的挺不错，我再稍微提炼下。 Visualization ...
分类：
其他好文 时间：
2017-01-21 22:17:13
阅读次数：
216
CNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积(Convolve)层的误差传到前一层的池化(Pool)层上，因为在CNN中是2D反传，与传统神经网络中的1D反传有点细节上的不同，下面通过一个简单的例子来详细分解一下这个反传步骤。 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-01-14 18:48:04
阅读次数：
237
