关键词：
本讲义来源为NG教授的机器学习课程讲义，详见 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php
ufldl讲义十五：从自我学习到深层网络
注：本讲义来源为NG教授的机器学习课程讲义，详见http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php 查看详情
卷积神经网络的卷积层如何提取特征？
看了一些关于卷积层的介绍，还是有些不太明白的，想请教下各位：1.卷积层从原始图片上，提取特征，都是分成三层提取么？如是，是哪三层？2.卷积层的特征提取，提到的感受野，到底是个什么概念？3.卷积层如何能做到智能... 查看详情
cnn----卷积为何能提取图像特征
...特征，将得到很小的值三、高层特征对原图进行的第一次卷积，经过池化以后得到的特征图，是特征激活图。第二层的卷积，就是被激活特征的组合 查看详情
原来cnn是这样提取图像特征的。。。
...重要的点——深度学习能够自动提取特征。本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程，文章通过几个简单的例子，展示卷积层是如何工作的，以及概述了反向传播的过程，将让你对卷积神经网络CNN提取图像特征有一个透彻的理解... 查看详情
卷积神经网络到底如何提取特征的
...友写的博客或者帖子，供学习用，感谢！用文氏图来理解卷积神经网络如何决定提取哪些特征：https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/84890592为什么卷积能够提取图像的特征？看完此文应该能够给你一个答案：https://blog.csdn.net/charle... 查看详情
cnn：
（1）卷积：对图像元素的矩阵变换，是提取图像特征的方法，多种卷积核可以提取多种特征。一个卷积核覆盖的原始图像的范围叫做感受野（权值共享）。一次卷积运算提取的特征往往是局部的，难以提取出比较全局的特征，... 查看详情
卷积核与特征提取
线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积... 查看详情
一文让你彻底了解卷积神经网络
介绍卷积神经网络（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。它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。对比：卷积神经网... 查看详情
一文让你彻底了解卷积神经网络
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。它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。对比：卷积神经网络、... 查看详情
卷积层提取特征
...输入，从而拟合一个相对合适的w参数，而CNN利用卷积层感知局部特征，然后更高层次对局部进行综合操作，从而得到全局信息，池化层层提取主要特征，从而自动提取特征。方法1、池化层的理解pooling池化... 查看详情
python中用tensorflow怎样提取多张图片的特征
参考技术A可以将多张图片按照channel拼接，用2d卷积提取特征。拼接成3维图片，用3d卷积提取特征 查看详情
卷积的特征提取与参数计算(代码片段)
Dense和Conv2D根本区别在于，Dense层从输入空间中学到的是全局模式，比如对于MNIST数字来说，全局模式就是涉及所有像素的模式。而Conv2D学到的是局部模式（localpattern），同样以MNIST为例，Conv2D学到的是... 查看详情
卷积的特征提取与参数计算(代码片段)
Dense和Conv2D根本区别在于，Dense层从输入空间中学到的是全局模式，比如对于MNIST数字来说，全局模式就是涉及所有像素的模式。而Conv2D学到的是局部模式（localpattern），同样以MNIST为例，Conv2D学到的是... 查看详情
卷积理论知识
...现在讲解理论知识比有些博客容易理解很多，这里记一篇卷积神经网络理论知识原地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50800849原来CNN是这样提取图像特征的。。。对于即将到来的人工智能时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深... 查看详情
卷积神经网络如何提取特征(代码片段)
图像在计算机中的存储图像其实就是一个像素值组成的矩阵。1、黑白或灰度图像如何存储在计算机中在这里，我们已经采取了黑白图像，也被称为一个灰度图像。这是数字8的图像。现在，如果我们进一步放大并且仔... 查看详情
[机器学习]ufldl笔记-convolutionalneuralnetwork-全连接局部连接卷积与池化
前言 本文是我在学习卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）时的笔记，主要参考资料是AndrewNg老师在UFLDLTutorial中的相关章节。关于CNN的笔记在网络上很多了，本文不再详述各种细节，只对其中容易混淆和难... 查看详情
卷积神经网络的一些细节思考（卷积池化层的作用）
卷积神经网络由卷积核来提取特征，通过池化层对显著特征进行提取，经过多次的堆叠，得到比较高级的特征，最后可以用分类器来分类。这是CNN的一个大概流程，其具体实现的结构是丰富多样的，但总的... 查看详情
卷积神经网络的一些细节思考（卷积池化层的作用）
卷积神经网络由卷积核来提取特征，通过池化层对显著特征进行提取，经过多次的堆叠，得到比较高级的特征，最后可以用分类器来分类。这是CNN的一个大概流程，其具体实现的结构是丰富多样的，但总的... 查看详情