标签：卷积神经网络

卷积神经网络python实例

CNN最大的特点在于卷积的权值共享结构，可以大幅减少神经网络的参数量，防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度。在CNN中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一个卷积操作只处理一小块图像，进行卷积变化后再传到后面的网络，每一层卷积都会提取数据中最有效的特征。这种方法可以提取到图像中最基础的特征，比如不同方向的边或者拐角，而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征。……

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卷积神经网络(CNN)模型结构

在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。……

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卷积神经网络(CNN)前向传播算法

在卷积神经网络(CNN)模型结构中，我们对CNN的模型结构做了总结，这里我们就在CNN的模型基础上，看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。……

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卷积神经网络(CNN)反向传播算法

在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中，我们对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，建议先研究DNN的反向传播算法：深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)……

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从文本分类来看图卷积神经网络

图神经网络是什么意思
文本如何构建图
图卷积神经网络
源代码实现
图卷积神经网络最新进展

本文阅读基础
神经网络基础
本文不包含拉普拉斯矩阵的数学推导……

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卷积及其应用通俗解释

对卷积的困惑

卷积这个概念，很早以前就学过，但是一直没有搞懂。教科书上通常会给出定义，给出很多性质，也会用实例和图形进行解释，但究竟为什么要这么设计，这么计算，背后的意义是什么，往往语焉不详。作为一个学物理出身的人，一个公式倘若倘若给不出结合实际的直观的通俗的解释（也就是背后的“物理”意义），就觉得少了点什么，觉得不是真的懂了。……

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CNN卷积神经网络如何处理一维时间序列数据？

许多文章都关注于二维卷积神经网络（2D CNN）的使用，特别是图像识别。而一维卷积神经网络（1D CNNs）只在一定程度上有所涉及，比如在自然语言处理（NLP）中的应用。目前很少有文章能够提供关于如何构造一维卷积神经网络来解决机器学习问题。……

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TensorFlow实现卷积神经网络

我们人看到一幅图像，眨眼之间就知道图像中有什么，图像中的主体在干什么。但计算机不同，计算机看到的每一副图像都是一个数字矩阵。那我们怎么让计算机从一个个数字矩阵中得到有用的信息呢，比如边缘，角点？更甚一点，怎么让计算机理解图像呢？
对图像进行卷积，就是接近目标的第一步。……

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