TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN

CNN笔记通俗理解卷积神经网络

**今天,我们来正式讲计算机视觉里面一个非常非常广泛的网络,叫做 卷积神经网络 ,可以说卷积神经网络是现在计算机视觉的一个核心的概念,再讲卷积神经网络用于图片处理之前, 首先我们来看一下图片是怎么表示

– 卷积神经网络基础 – 卷积层 – 1×\boldsymbol\times× 1 卷积层 形状为1×11 \times 11×1的卷积核,我们通常称这样的卷积运算为1×11 \times 11×1卷

卷积神经网络(CNN) 1.卷积神经网络基础 1.1.基础概念 1.1.1.卷积层 1.1.2.填充、步幅、输入通道、输出通道的含义 1.1.3.池化层 1.1.4.二维互相关运算 二维互相关(cr

本项目包含基于 TensorFlow 的深度学习基础教程源码，并提供卷积神经网络的实际应用案例。

系列文章 1. 计算图的创建与启动 2. 变量的定义及其操作 3. Feed与Fetch 4. 线性回归 5. 构建非线性回归模型 6. 简单分类问题 7. Dropout与优化器 8. 手动调整学习

基于Tensorflow下的cnn卷积神经网络实现图像的分类，Tensorflow

参考:https://github.com/apachecn/vt-cs4624-pyml-zh/blob/master/docs/22.md https://github.com/apachecn/

1. CNN介绍 1.1 为什么引入CNN CNN是一种主要用于图像识别的神经网络深度学习方法,当图片像素过大,例如为3000*3000时(当然这也太大了),在Keras中根本无法使用Dense层直接

二、神经网络 注:整理自《TensorFlow 深度学习》(龙龙老师)一书,侵删 神经网络组成 神经元模型如上图,X为输入的向量,W为超参数向量,b为偏置项。输出的计算公式如下: y=∑i=1nxiw