1输入:图像预处理、图像增强 2特征提取:多层卷积+池化 2.1卷积层要点: 可以把卷积核就理解为特征提取器,只需要把图片数据灌进去,设计好卷积核的尺寸、数量和滑动的步长就可以让自动提取出图片的某些特征,从而达到分类的效果。 卷积核上数字为权重,与上一层输入对应位置相乘再相加,得到卷积层输出结果。有N卷积核,相...
更新公式如下,其中α为学习率,k为本层的卷积核,b为本层的偏置,IC1为C1层的28*28输入图像(也即5层网络的一张28*28输入图像),dC1为C1层的局部梯度,sum为求矩阵中所有元素和的操作,0≤i<6。dC1的计算也可参考上篇博文。 卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(7)—误反向传播代码实现 由于本层的参数更新代码...
【图神经网络综述】GNN原理+落地应用+实现框架全解(超详细!!!)人工智能/AI/图像识别/图像分类/卷积神经网络结构图 3101播放 1. 1.1_图基本知识 26:40 2. 1.2_图基本知识代码 05:42 3. 2.1_DeepWalk 06:08 4. 2.2_LINE 13:31 5. 2.3_Node2vec 10:31 6. 2.4_Struc2vec 17:04 7. 2.5_SDNE 06:...
更新公式如下,其中α为学习率,k为本层的卷积核,b为本层的偏置,IC1为C1层的28*28输入图像(也即5层网络的一张28*28输入图像),dC1为C1层的局部梯度,sum为求矩阵中所有元素和的操作,0≤i<6。dC1的计算也可参考上篇博文。 卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(7)—误反向传播代码实现 由于本层的参数更新代码...