tensorflow实现简单的卷积网络
这篇文章主要为大家详细介绍了tensorflow实现简单的卷积网络，使用的数据集是MNIST，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
基于python神经卷积网络的人脸识别
这篇文章主要为大家详细介绍了基于python神经卷积网络的人脸识别，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
TensorFlow学习笔记10-卷积网络
卷积网络卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)专门处理具有类似网格结构的数据的神经网络。如：时间序列数据(在时间轴上有规律地采样形成的一维网格)；图像数据(二维的像素网格)；卷积网络是指至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。卷积前...
卷积网络之感受野
转载 http://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html 1 感受野的概念 从直观上讲，感受野就是视觉感受区域的大小。在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。 ...
数据挖掘、目标检测中的cnn和cn---卷积网络和卷积神经网络
content概述文字识别系统LeNet-5简化的LeNet-5系统卷积神经网络的实现问题深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。第二篇，讲讲经典的卷积神经网络。我不打算详细描述卷积神经网络的...
TensorFlow 中的卷积网络
TensorFlow 中的卷积网络是时候看一下 TensorFlow 中的卷积神经网络的例子了。网络的结构跟经典的 CNNs 结构一样，是卷积层，最大池化层和全链接层的混合。这里你看到的代码与你在 TensorFlow 深度神经网络的代码类似，我们按 CNN 重新组织了结构。如那一节一样，这里你将会...
1. CNN卷积网络-初识
1.CNN卷积网络-初识2.CNN卷积网络-前向传播算法3.CNN卷积网络-反向更新1.前言卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，它的神经元间的连接是非全连接的，同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物神...
Dual Path Networks（DPN）——一种结合了ResNet和DenseNet优势的新型卷积网络结构。深度残差网络通过残差旁支通路再利用特征，但残差通道不善于探索新特征。密集连接网络通过密集连接通路探索新特征，但有高冗余度。
如何评价DualPathNetworks（DPN）？论文链接：https://arxiv.org/pdf/1707.01629v1.pdf在ImagNet-1k数据集上，浅DPN超过了最好的ResNeXt-101（64×4d），具有26％更小的模型尺寸，25％的计算成本和8％的更低的内存消耗5个回答...
2. CNN卷积网络-前向传播算法
1.CNN卷积网络-初识2.CNN卷积网络-前向传播算法3.CNN卷积网络-反向更新1.前言我们已经了解了CNN的结构，CNN主要结构有输入层，一些卷积层和池化层，后面是DNN全连接层，最后是Softmax激活函数的输出层。这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构。图中的C...