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  • 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么? - 知乎
    近 6000 字长文梳理深度神经网络结构。 先来一个省流版回答:卷积神经网络(CNN)只是深度神经网络(DNN)家族中的一员,其处理数据(如图像)的核心方式是卷积操作,因此而得名。而深度神经网络不是某一种网络,而是一个统称,它可以是任何结构的神经网络,自然CNN也包含其中。原则上
  • 有哪些好看的CNN模型画法? - 知乎
    大家好,我是 K同学啊! 你是否一直在关注不同的卷积神经网络 (CNN)? 近年来,我们见证了无数CNN的诞生。 这些网络已经变得如此之深,以至于很难将整个模型可视化。 我们不再跟踪它们,而是将它们视为黑盒模型。 这篇文章是 10 种常见CNN 架构的可视化。
  • 如何理解CNN中的感受野(receptive-field)? - 知乎
    看论文的时候经常会看到一个操作,那就是为了优化神经网络结构,将其中一个大的卷积核用几个小的卷积核来代替。 比如,将一个5x5的卷积用两个3x3的卷积来代替。
  • 机器学习,深度学习,神经网络,深度神经网络之间有何区别? - 知乎
    可以看到,神经网络只是机器学习中的一部分,除了神经网络,机器学习还有着许多其他的算法。 1 2 机器学习的分类 机器学习按照学习的方式可以分为 有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。其中: 有监督学习通常指的是所有数据都含有特征X和标签Y,有标准答案指导机器进行学习
  • 卷积神经网络中的batch到底是什么? - 知乎
    其中,由于数据量较大(其实 1500 个样本在神经网络研究中肯定不算大,但是我们这里只是一个例子,大家理解即可),因此我们希望将其分为多个 batch,分批加以训练;我们决定每 1 批训练 100 条数据,那么为了将这些数据全部训练完,就需要训练 15 批——在
  • 卷积神经网络(CNN)的通道(channel)顺序的改变会导致结果顺序(例如分类结果顺序)的改变吗? - 知乎
    卷积神经网络(CNN)的通道(channel)顺序的改变会导致结果顺序(例如分类结果顺序)的改变吗? 请问各位有关于这方面的置换不变性跟同变性的参考资料吗? 最近看了一些deep sets的一些知识,但依旧一知半解,无法解答题目里提出的问题。 显示全部 关注者 4
  • CNN(卷积神经网络)是什么?有何入门简介或文章吗?
    首先,因为一个网络的输入大小必须是固定的,所以我需要需要将这张图片裁剪为指定大小,这里我转为 ,卷积层中加入10个卷积核,分别用于提取不同的特征,卷积层是全连接的,卷积层的输出连接到ReLU层的输入。
  • 如何理解卷积神经网络中的权值共享? - 知乎
    卷积神经网络两大核心思想: 1 网络局部连接(Local Connectivity) 2 卷积核参数共享(Parameter Sharing) 两者的一个关键作用就是 减少参数数量,使运算变 得简洁、高效, 能够在超大规模数据集上运算。 下面来用最直观的图示,来阐明两者的作用。 CNN的正确打开方式,如下所示




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