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卷积神经网络基础 卷积神经网络:包括卷积层、池化层 二维卷积层: 最常用,用于处理图像数据,将输入和卷积核做互相关运算,并加上一个标量偏置来得到输出。 其模型参数=卷积核+标量偏置。 训练模型的时候,
卷积神经网络基础二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野卷积层的两个超参数多输入通道和多输出通道卷积层与全连接层的对比卷积层的实现池化 主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的
本书试图全面介绍卷积神经网络的模型和方法，详细讨论了其现代雏形、突破模型、加深模型、应变模型、跨连模型、区域模型、分割模型、特殊模型和强化模型，后是其成就AlphaGo。为了辅助读者理解有关内容，本书
解析卷积神经网络深度学习实践
本书是李玉鑑大神新作;主要讲述卷积神经网络的发展,基础知识,理论知识,网络结构的发展历程以及各自的优缺点;并用caffe模块实现书中代码,便于学习者的入门参考!
《机器学习从入门到入职》深度学习的卷积神经网络算法代码框架用的是keras,数据集选用mnist手写字体识别
这是一本面向中文读者轻量级、偏实用的深度学习工具书，本书内容侧重深度卷积神经网络的基础知识和实践应用。为了使更多不同技术背景的读者通过本书对卷积神经网络和深度学习有所了解，笔者试图尽可能少的使用晦涩的
基于Tensorflow的猫狗大战代码，只需更改文件夹的路径直接可跑，包含答辩XMind脑图等等。资料齐全。
这是在学习卷积神经网络时做的笔记，方便自己对卷积神经网络的理解。
cnn图像分类.通过已有的大量的花卉图片素材编写卷积神经网络对花卉图片训练集进行训练并且将训练后所得模型存放在指定文件夹.再编写一个简洁的python图形的用户交互界面实现图片的选择根据训练出来的神经
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