摘要：本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax output lay ...
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2016-07-11 23:53:50
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这是第二个作业的最后一部分 首先进行了一些函数导入并定义误差函数 上面计算了相对误差，最大是1,最小是0 Load数据进来并打印数据的维度 我们要在这里写入自己的数据 卷积计算的前向传递过程 卷积计算对图片的影响 卷积计算反向传递过程 Max pooling 前向传递过程 Max pooling 后 ...
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Web程序 时间：
2016-06-13 21:55:58
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Notification是智能手机应用编程中 非常常用的一种传递信息的机制，而且可以非常好的节省资源，不用消耗资源来不停地检查信息状态（Pooling），在iOS下应用分为两种不同的 Notification种类，本地和远程。本地的Notification由iOS下NotificationManag ...
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移动开发 时间：
2016-06-12 15:09:37
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出自 :http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 。 卷积神经网络采用了三种基本概念:局部感受野(local receptive fields),共享权重(sharedweights),和混合(pooling)。 局部感受野: 在之前看到的全连接层的网络中, ...
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2016-05-13 10:26:12
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本文介绍了自然语言处理中CNN模型几种常见的Max Pooling操作：Max-Pooling Over Time;K-Max Pooling ;Chunk-Max Pooling。...
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编程语言 时间：
2016-04-07 23:29:23
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在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍loss层 1. loss层总述 下面首先给出全loss层的结构设置的一个小例子（定义在.pro
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2016-03-11 01:14:21
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在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍pooling层 1. Pooling层总述 下面首先给出卷积层的结构设置的一个小例子（定义在.
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2016-03-04 01:51:13
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在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍卷积层 1. 卷积层总述 下面首先给出卷积层的结构设置的一个小例子（定义在.prototxt文件
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2016-03-04 01:49:31
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1.为什么要在卷积网络中加入pooling（池化） 如果只利用卷积操作来减少feature map的大小，会失去很多信息。所以想到一种方法，减小卷积时的stride，留下大部分信息，通过池化来减小feature map的大小。 池化的优点： 1.池化操作不会增加parameters 2.实验结果表明
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2016-03-03 14:27:41
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Table of Contents: Architecture Overview ConvNet Layers Convolutional Layer Pooling Layer Normalization Layer Fully-Connected Layer Converting Fully-C
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2016-03-01 20:50:12
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