深入理解VGG网络 VGG网络是深度学习领域中一个非常经典的卷积神经网络（CNN）架构，由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）提出。它在2014年的ImageNet挑战赛中取得了第二名的好成绩，并且在随后的许…

深入理解VGG网络 VGG网络是深度学习领域中一个非常经典的卷积神经网络（CNN）架构，由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）提出。它在2014年的ImageNet挑战赛中取得了第二名的好成绩，并且在随后的许…

我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。 对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。 此时，多层感知机可能是最好的…

标准卷积的初始化和详细计算步骤，在代码中哪一步开始更新卷积核（权重） flyfish 卷积 - 感受野（Receptive Field） 在卷积神经网络（CNN）中为什么可以使用多个较小的卷积核替代一个较大的卷积核&…

我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。 对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。 此时，多层感知机可能是最好的…

目录 1. 基本概念 1.1 卷积神经网络 1.2 卷积 1.3 汇聚（池化） 2. CNN网络架构及参数学习 2.1 网络架构 2.2 参数学习 3. 典型的卷积神经网络 3.1 LeNet-5 3.2 AlexNet 3.3 Inception网络 3.4 残差网络 4. 其他卷积方式 1. 基本概念 1.1 …

我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。 对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。 此时，多层感知机可能是最好的…