温馨提示:由于个人手机设置不同,如果发现不能下载,请复制以下地址【https://www.wenke99.com/d-14827947.html】到电脑端继续下载(重复下载不扣费)。
1: 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。 2: 试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓。 3: 文件的所有权益归上传用户所有。 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。 5. 本站仅提供交流平台,并不能对任何下载内容负责。 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
本文(卷积神经网络(纯净版)教学讲义课件.ppt)为本站会员(晟***)主动上传,文客久久仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知文客久久(发送邮件至hr@wenke99.com或直接QQ联系客服),我们立即给予删除!
卷积神经网络( 纯净版)Contents 机器学习,神经网络,深度学习之间的关系 什么是神经网络 梯度下降算法 反向传播算法 神经网络的训练 什么是卷积 什么是池化 LeNet-5 其它的工作2Convolutional Neural Networks机器学习,神经网络,深度学习之间的关系3Convolutional Neural Networks梯度下降算法+反向传播算法7Convolutional Neural Networks8Convolutional Neural Networks9Convolutional Neural Networks10Convolutional Neural Networks什么是卷积?右图展示了卷积的过程,和信号处理的卷积有所区别卷积降低了网络模型的复杂度(对于很难学习的深层结构来说,这是非常重要的),减少了权值的数量黄色部分是卷积核11Convolutional Neural Networks什么是池化? 池化层主要的作用是下采样,通过去掉FeatureMap中不重要的样本,进一步减少参数数量。 池化的方法很多,最常用的是MaxPooling。M
Copyright © 2018-2021 Wenke99.com All rights reserved
工信部备案号:浙ICP备20026746号-2
公安局备案号:浙公网安备33038302330469号
本站为C2C交文档易平台,即用户上传的文档直接卖给下载用户,本站只是网络服务中间平台,所有原创文档下载所得归上传人所有,若您发现上传作品侵犯了您的权利,请立刻联系网站客服并提供证据,平台将在3个工作日内予以改正。