4.1 深度学习之卷积神经网络CNN.pdf

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,

宅家中看到Datawhale的学习号召,在大牛云集的群上找到了一个很佛系的小组,战战兢兢地开始了小白的深度学习之旅。感谢Datawhale、伯禹教育、和鲸科技,感谢课程制作者、组织者、各位助教以及其他

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!

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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。

机器学习 深度学习卷积神经网络 复旦大学 赵卫东 博士 wdzhao@ 章节介绍 深度学习是一种利用复杂结构的多个处理层来实现对数据进行高层次抽象 的算法是机器学习的一个重要分支传统的BP算法仅有几层

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