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CNN 卷积神经网络--kernel、偏置值导数
2016年07月08 - 卷积层 偏置值导数 E blj E zlj zlj blj begin align frac partial E partial b j l frac partial E partial z j l
TensorFlow下的MNIST关键原理与参数理解
2017年02月09 - 前言：本来是配置好了caffe准备从MNIST上手的，结果半路杀出个TensorFlow，莫名被吸引，先来一篇记录啦 TensorFlow为什么吸引了我 nbsp nbsp nbsp nbsp Ten
卷积神经网络特征图可视化（自定义网络和VGG网络）
2018年07月27 - nbsp 借助Keras和Opencv实现的神经网络中间层特征图的可视化功能，方便我们研究CNN这个黑盒子里到发生了什么。 nbsp 自定义网络特征可视化 nbsp 代码： coding: utf f
吴恩达【深度学习工程师】 04.卷积神经网络 第三周目标检测 （2）YOLO算法
2018年05月01 - 该笔记介绍的是 卷积神经网络 系列第三周：目标检测 YOLO算法 主要内容有： .YOLO算法思想 .交并比 .非最大抑制 .Anchor Box .YOLO算法例子 YOLO算法思想 基本的滑动窗口
卷积神经网络（CNN）学习笔记
2014年05月03 - 起因 从去年开始接触神经网络，觉得CNN结构很简单没什么难的，直到有一天被一位拿过信息竞赛金牌的学弟鄙视了 中期答辩之后不忙，于是我花了几天用MATLAB写了一个CNN，算是给自己一个交代。 为什么用
吴恩达深度学习第四课：卷积神经网络（学习笔记2）
2017年11月08 - 前言 .之所以坚持记录，是因为看到其他人写的优秀博客，内容准确详实，思路清晰流畅，这也说明了作者对知识的深入思考。我也希望能尽量将笔记写的准确 简洁，方便自己回忆也方便别人参考 .昨天看到两篇关于计算
吴恩达deeplearning之CNN—卷积神经网络
2018年09月04 - nbsp https: blog.csdn.net ice actor article details 个人理解： 卷积计算的过程其实是将原始的全连接换成了卷积全连接，每个kernel为对应通道的权重
[机器学习] UFLDL笔记 - Convolutional Neural Network - 反向传播与梯度计算
2017年11月10 - 前言 本文是我在学习卷积神经网络 Convolutional Neural Network 时的笔记，内容涉及CNN的反向传播 梯度计算等，主要解释了反向传播中Conv层 卷积层 和池化层 Pooli
基于TensorFlow实现卷积神经网络 1
2017年08月28 - 搭建TensorFlow环境一 实验介绍 . 实验内容 是 开发的一款神经网络的 外部的结构包，也是一个采用 来进行数 计算的开源软件库。它被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，它可在小到一
[机器学习] UFLDL笔记 - Convolutional Neural Network - 矩阵运算
2017年11月05 - 前言 卷积神经网络的核心操作就是各种矩阵运算，在前向传播和反向传播中的各种形式的矩阵运算构成了CNN的计算体系，本文将在卷积神经网络 Convolutional Neural Network 的背景下

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