官方文档： https://www.tensorflow.org/tutorials/layers； 1、概述 Tensorflow层模型提供了一个创建神经网络更加简单的高级API。提供了一些方法：这些方法促进了密度层（全连接层）和卷积层的创建，激活函数的添加，dropout正则化的应用。这篇教程中 ...
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2017-04-09 19:19:21
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什么是卷积神经网络 卷积神经网络是一种特殊的、简化的深层神经网络模型，它的每个卷积层都是由多个卷积滤波器组成。它最先由lecun在LeNet[40]中提出，网络结构如下图所示。在cnn中，图像的一小部分（局部感受区域）作为层级结构的最低层的输入，信息再依次传输到不同的层，每层通过多个卷积滤波器去获得 ...
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2017-03-31 10:10:19
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转载：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度 ...
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2017-03-30 13:36:07
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卷积神经网络的可视化理解（Visualizing and Understanding Convolutional Networks） 摘要（Abstract） 近来，大型的卷积神经网络模型在Imagenet数据集上表现出了令人印象深刻的效果，但是现如今大家并没有很清楚地理解为什么它们有如此好的效果， ...
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2017-03-19 11:34:43
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从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。 传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。 而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分 ...
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2017-03-17 15:58:40
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技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、机器学习技术感兴趣的同学加入。上一篇讲了深度学习方法（十...
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2017-03-16 15:11:38
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本文先介绍两个13，14年的工作：Maxout Networks，Network In Network。网上有不少资料，但是很多作者我相信自己都没有完全理解，在本文中我会尽可能描述清楚。本文重点在于N...
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2017-03-11 23:56:34
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本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构，稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构，构造一个两层卷积神经网络，神经网络的结构如下图所示： 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出 第一层卷积利用5*5的patch，32个卷积核，可以 ...
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2017-03-03 22:14:38
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人脸检测及识别python实现系列（4）——卷积神经网络（CNN）入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据，接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型。前面说过，原博文给出的训练程序使用的是keras库，对我的机器来说就是tensorflow版的keras。训练程序建立了一个包 ...
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2017-02-27 21:33:38
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到目前为止，我们已经大致地介绍了一些新网络 但是，如果你对数据已有一些了解，比如它是一张图片，或者一系列事物，你可以做得更好 颜色 想法非常简单，如果你的数据是某种结构，则你的网络没有必要从零开始学习结构，它会表现得更好 例如，假设你想尝试分类这些字母，你知道颜色并不是让Ａ成为Ａ的重要因素 你认为怎 ...
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2017-02-26 17:40:08
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