05深度学习实践应用_卷积神经网络1.ppt

作者：CharuC.Aggarwal是位于纽约YorktownHeights的IBMT.J.Watson研究中心的杰出研究成员。本书涵盖了深度学习的理论和算法，并详细讨论了神经网络与传统机器学习算

深度学习常用的模型

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神经网络与深度学习:概述,tensorflow,python,神经网络基础,卷积神经网络,循环神经网络,生成对抗网络,胶囊网络。

3.卷积神经网络基础 卷积其实是一种信号过滤器,实际上做的二维互相关运算。以前理解 的是卷积运算,现在才发现这就是互相关运行,说白了就是用卷积核遍历输入的数组。 池化是一种降维操作。 互相关运算和卷积

”《1天搞懂深度学习》，300多页的ppt，台湾李宏毅教授写的，非常棒。不夸张地说，是我看过最系统，也最通俗易懂的，关于深度学习的文章。“，PPT主要有四个部分，先是IntroductionofDee

输出尺寸(oho_hoh​,owo_wow​)与输入尺寸(nhn_hnh​,nwn_wnw​)、核尺寸(khk_hkh​,kwk_wkw​)、padding(php_hph​,pwp_wpw​)和st

基于深度卷积神经网络的人脸识别

深度学习 卷积神经网络算法简介 李宗贤 北京信息科技大学智能科学与技术系 卷积神经网络是近年来广泛应用在模式识别 图像处理领域的一种高效识别算法具有简单结构训练参数少和适应性强的特点它的权值共享网络结

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