1.卷积运算与卷积层 1.1 1维/2维/3维卷积示意 1.2 nn.Conv2d 1.3 转置卷积 2.池化层 3.线性层 4.激活函数层 5.总结 Pytorch官方英文文档:pytorch.org/docs/stable Pytorch中文文档:pytorch-cn.readthedocs.io 这部分我们来学习具体的一些重要的网路层。 1.卷积运算与卷积层 说卷积层,我们得先从卷积运算开...
1.6、全连接层->完整代码 2、ReLU激活函数层 2.1、ReLU层->前向传播公式 2.2、ReLU层->反向传播公式 2.3、ReLU层->完整代码 3、Softmax输出层 3.1、Softmax层->前向传播公式 3.2、Softmax层->损失函数计算 3.3、Softmax层->反向传播公式 3.4、Softmax层->完整代码 4、卷积层 4.1、卷积层->前向传播公式 ...
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(输入层)-CONV(卷积层)-RELU(激活函数)-POOL(池化层)-FC(全连接层) 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(即R、G、B),卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意:感受野的深度必须和输入图像...
蓝三层数据,卷积核的深度(通道数)应该等于输入图片的通道数,所以使用 3x3x3的卷积核,最后一个 3 表示匹配输入图像的 3 个通道,这样这个卷积核有三通道,每个通道都会随机生成 9 个待优化的参数,一共有 27 个待优化参数 w 和一个偏置 b。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 对比:卷积神经网络、全连接神经网络 左图:全连接神经网络(平面),组成:输入层、激活函数、全连接层 ...
卷积有池化进行维度压缩导致压缩去的点就不进行连接; 卷积:特征提取 池化:压缩维度,降低运算复杂度 激活:放大特征,防止梯度消失; 损失函数:梯度下降,寻找最优 卷积,池化,激活,损失函数 卷积 CNN提取局部信息的方式是通过卷积来实现的。 编辑 池化 池化层的主要作用是压缩特征,或者说是降低维度。当数据的维度比较...
百度试题 题目卷积神经网络一般包括卷积层、池化层、全连接层,一般激活函数在卷积层后进行使用。 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
深度学习中的卷积神经网络通常由以下哪些部分组成 A 全连接层B 激活函数C 卷积层D 池化层 答案:答案:C 解析: 卷积神经网络(CNN)通常由以下部分组成:卷积层(C)、激活函数(B)、池化层(D)。全连接... 点击查看完整答案手机看题 你可能感兴趣的试题 问答题 下面哪个不是常见的深度学习框架 A PyTch B TensFlow...
使用numpy 自己实现 cnn,学习神经网络的前向与反向传播,激活函数,以及numpy api 具体包括:激活函数: sigmoid, relu, softmax 网络层: 激活函数层,reshape层,全连接层(full connected layer),平均池化层(average-pooling layer),卷积层(convolution
百度试题 题目卷积神经网络CNN中用来提取特征的是 A.池化层B.全连接层C.激活函数D.卷积层相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏