cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

1、一、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理簡介:blog.u012162613articledetails43225445本文主要是詳細(xì)地解讀CNN的實(shí)現(xiàn)代碼。如果你沒學(xué)習(xí)過CNN，在此推薦周曉藝師兄的博文：DeepLearning（深度學(xué)習(xí)）學(xué)習(xí)筆記整理系列之（七），以及UFLDL上的卷積特征提取、池化CNN的最大特點(diǎn)就是稀疏連接（局部感受）和權(quán)值共享，如下面兩圖所示，左為稀疏連接，右為權(quán)值共享。稀疏連接和權(quán)值共享可以減少所要訓(xùn)練的參數(shù)，減少計(jì)算復(fù)雜

2、度。至于CNN的結(jié)構(gòu)，以經(jīng)典的Le5來說明：根據(jù)具體的應(yīng)用或者問題，去確定要多少卷積層和子采樣層、采用什么分類器。當(dāng)確定好了結(jié)構(gòu)以后，如何求解層與層之間的連接參數(shù)？一般采用向前傳播（FP）向后傳播（BP）的方法來訓(xùn)練。具體可參考上面給出的鏈接。二、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼詳細(xì)解讀（基于pythontheano）代碼來自于深度學(xué)習(xí)教程：ConvolutionalNeuralwks(Le)，這個代碼實(shí)現(xiàn)的是一個簡化了的Le5，具體如下：?沒有