原文地址：http://www.hackcv.com/index.php/archives/104/?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 卷积神经网络的四个基本操作: 1、卷积 2、非线性处理（Relu） 3、赤化或者亚采样 4、分类（全连接层） 一、先说卷...
前言 本文学学习深度学习入门一书的学习笔记，详情请阅读原著 三、池化层 池化是缩小高、长方向上的空间的运算。比如，如图 7-14 所示，进行将 2 × 2 的区域集约成 1 个元素的处理，缩小空间大小。 图 7-14 Max 池化的处理顺序 图 7-14 的例子是按步幅 2 进行 2 × 2 的 Max 池化时的处理顺序。“Max 池化”是获取最大值的运...
摘要：本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax output layer)。针对递归神经网络，本文将解释它在在序列数据上表...
卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNNs）来源于对大脑视觉皮层的研究，并于1980s开始应用于图像识别。现如今CNN已经在复杂的视觉任务中取得了巨大成功，比如图像搜索，自动驾驶，语言自动分类等等。同时CNN也应用于了其他领域，比如语音识别和自然语言处理。 13.1视觉皮层机理 David H. Hubel和Tors...