本文是对卷积神经网络的基础进行介绍，主要内容包含卷积神经网络概念、卷积神经网络结构、卷积神经网络求解、卷积神经网络LeNet-5结构分析、卷积神经网络注意事项。一、卷积神经网络概念 上世纪60年代。Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念。到80年代。Fukushima在感受野 ...
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2017-06-30 12:22:49
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一、状态和模型在CNN网络中的训练样本的数据为IID数据（独立同分布数据），所解决的问题也是分类问题或者回归问题或者是特征表达问题。但更多的数据是不满足IID的，如语言翻译，自动文本生成。它们是一个序列问题，包括时间序列和空间序列。这时就要用到RNN网络，RNN的结构图如..
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2017-06-29 17:34:54
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CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？ DNN以神经网络为载体，重在深度，可以说是一个统称。RNN，回归型网络，用于序列数据，并且有了一定的记忆效应，辅之以lstm。CNN应该侧重空间映射，图像数据尤为贴合此场景。 DNN以神经网络为载体，重 ...
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2017-06-28 18:55:27
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1、安装wget命令 如果需要通过使用wget命令，直接通过网络下载maven安装包时，需要在linux系统中安装wget命令。 yum -y install wget 2、下载maven安装包 wget http://mirrors.cnnic.cn/apache/maven/maven-3/3. ...
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2017-06-28 13:06:19
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Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) 前面做了如此漫长的铺垫，如今终于来到了课程的重点。Convolutional Neural Networks。 简称CNN，与之前介绍的一般的神经网络相似，CNN相同是由能够学习的权值与偏移量构成。每个神 ...
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2017-06-26 10:32:13
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摘要 过去几年，深度学习在解决诸如视觉识别、语音识别和自然语言处理等很多问题方面都表现出色。在不同类型的神经网络当中，卷积神经网络是得到最深入研究的。早期由于缺乏训练数据和计算能力，要在不产生过拟合的情况下训练高性能卷积神经网络是很困难的。标记数据和近来GPU的发展，使得卷积神经网络研究涌现并取得一 ...
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2017-06-25 14:16:30
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之前，我知道可以可视化CNN，也只是知道有这么一回事情。至于它是“怎么做的、其原理是什么、给我们的指导意义是什么”，也不清楚。说白了，就是我知道有“CNN可视化”，仅仅停留在“知道”层面！但当自己需要运用、理解其他CNN可视化技术时，才晓得将这篇paper精读一下。 Background 1）在很多 ...
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2017-06-22 18:38:40
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