convolutional neural network

卷积神经网络包括哪几层

CNN的全称是Convolutional Neural Network，是一种前馈神经网络。由一个或多个卷积层、池化层以及顶部的全连接层组成，在图像处理领域表现出色。本文主要讲解CNN如何在自然语言处理方面的运用。卷积神经网络主要用于提取卷积对象的...

三值神经网络

卷积层的作用是提取一个局部区域的特征。卷积神经网络（em>ConvolutionalNeuralNetwork，CNN或ConvNet）是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野的机制而提出。卷积神经网络中每层卷积层

简要介绍深度学习常用的网络模型

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）尤其适合于目标识别、分类、检测及图像分割等计算机视觉应用。 典型的模型有数百万参数并 运算量大 ；例如，AlexNet有6100万参数（浮点数权值共占用249MB存储空间），分类一张图...

卷积神经网络的输出能够是一个具体的值吗?

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）长短期记忆网络（Long Short-Term Memory Networks，LSTM）递归神经网络（Recursive Neural Networks，RNN）自动编码器（Auto-Encodin...

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)——更有效率地提 ...

可以的。因为卷积神经网络最后的输出是全连接层，所以它的输出可以是一个值也可以是一组向量。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元。

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