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卷积神经网络的基本结构 2023-12-02 21:10 717 墨鱼

卷积神经网络的基本结构

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其中的宽度和高度是很好理解的，因为本身卷积就是一个二维模板，但是在卷积神经网络中的深度指的是激活数据体的第三个维度，而不是整个网络的深度，整个网络的深度指的是网络的层数。举导读：深度学习可以应用在各大领域中，根据应用情况的不同，深度神经网络的形态也各不相同。常见的深度学习模型主要有全连接(Fully Connected,FC)网络结构、卷积神经网络(Convolutio

ˇ﹏ˇ 一、CNN与DCNN 卷积神经网络，如：LeNet 深度卷积神经网络，如：AlexNet AlexNet是第一个现代深度卷积网络模型，首次使用了许多现代深度卷积网络的技术方法，比如，采用ReLu作为非线性激活卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称：CNN)是深度学习当中一个非常重要的神经网络结构。它更多的是用在图像图片处理，视频处理，音频处理以及自然语

≥▂≤ 一个神经网络最简单的结构包括输入层、隐含层和输出层，每一层网络有多个神经元，上一层的神经元通过激活函数映射到下一层神经元，每个神经元之间有相对应的权值，输出即为我们的分类类目录一、CNN与DCNN二、基于pytorch的实现1.LeNet-52.AlexNet一、CNN与DCNN卷积神经网络，如：LeNet深度卷积神经网络，如：AlexNetAlexNet与LeNet结构类似，但使用了

一、传统人工神经网络(ANN) 二、CNN 1、CNN层次1.1 输入层1.2 卷积层1.3 激励层1.4 池化层1.4 全连接层1.5 归一化层2、CNN的应用场景一、传统人工神经网络(ANN) 传统的人答案是肯定的，这也是许多深度学习算法(包括CNN)的灵感来源。卷积神经网络-CNN 的基本原理典型的CNN 由3个部分构成：卷积层池化层全连接层如果简单来描述的话：卷积层负责提取图像中的局部特

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