一句話總結卷積神經網路
一句話總結卷積神經網路
核心：一個共享權重的多層複合函式。
卷積神經網路在本質上也是一個多層複合函式，但和普通神經網路不同的是它的某些權重引數是共享的，另外一個特點是它使用了池化層。訓練時依然採用了反向傳播演算法，求解的問題不是凸最佳化問題。
和全連線神經網路一樣，卷積神經網路是一個判別模型，它既可以用於分類問題，也可以用用於迴歸問題，並且支援多分類問題。
來自 “ ITPUB部落格 ” ，連結：http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2214473/，如需轉載，請註明出處，否則將追究法律責任。
相關文章
- 一句話總結人工神經網路神經網路
- 卷積神經網路知識點總結卷積神經網路
- 卷積神經網路卷積神經網路
- 卷積神經網路概述卷積神經網路
- 解密卷積神經網路！解密卷積神經網路
- 5.2.1 卷積神經網路卷積神經網路
- 卷積神經網路CNN卷積神經網路CNN
- 卷積神經網路-AlexNet卷積神經網路
- 卷積神經網路-1卷積神經網路
- 卷積神經網路-2卷積神經網路
- 卷積神經網路-3卷積神經網路
- 卷積神經網路四種卷積型別卷積神經網路型別
- 全卷積神經網路FCN卷積神經網路
- 深度剖析卷積神經網路卷積神經網路
- 卷積神經網路鼻祖LeNet網路分析卷積神經網路
- CNN神經網路之卷積操作CNN神經網路卷積
- 卷積神經網路 part2卷積神經網路
- 14 卷積神經網路（進階）卷積神經網路
- 卷積神經網路（CNN）詳解卷積神經網路CNN
- 何為神經網路卷積層？神經網路卷積
- Tensorflow-卷積神經網路CNN卷積神經網路CNN
- 【深度學習篇】--神經網路中的卷積神經網路深度學習神經網路卷積
- 吳恩達《卷積神經網路》課程筆記（1）– 卷積神經網路基礎吳恩達卷積神經網路筆記
- 卷積神經網路中的Winograd快速卷積演算法卷積神經網路演算法
- 卷積神經網路：Convolutional Neural Networks(CNN)卷積神經網路CNN
- 卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）卷積神經網路CNN
- 直白介紹卷積神經網路（CNN）卷積神經網路CNN
- 卷積神經網路—基本部件（2）卷積神經網路
- 卷積神經網路-啟用函式卷積神經網路函式
- 深度學習三：卷積神經網路深度學習卷積神經網路
- 一文看懂卷積神經網路卷積神經網路
- 經典卷積神經網路LeNet&AlexNet&VGG卷積神經網路
- 卷積神經網路學習筆記——Siamese networks（孿生神經網路）卷積神經網路筆記
- 神經網路之卷積篇：詳解卷積步長（Strided convolutions）神經網路卷積IDE
- （四）卷積神經網路 -- 8 網路中的網路（NiN）卷積神經網路
- 神經網路之卷積篇：詳解單層卷積網路（One layer of a convolutional network）神經網路卷積
- 初識卷積神經網路第一講！卷積神經網路
- 卷積神經網路「失陷」，CoordConv 來填坑卷積神經網路