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作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。卷积神经网络的前世今生卷积神经网络的发展，最早可以追溯到1962年，Hub…
卷积神经网络的源代码ConvNet-C++ConvolutionalNeuralNetworkLibraryDescriptionofthecontents:compile.shscriptthatcompilestheConvNetlibraryCMakeLists.txtmainfiledescribingbuildprocess(forcmake)build/directorywhereeverythingwillbebuiltintodoc/documentationsources&configs(fordoxygen)include/ConvNetheaderfilessrc/ConvNetlibrarysourcestst...
CNN公式推导1前言在看此blog之前，请确保已经看懂我的前两篇blog【深度学习笔记1(卷积神经网络)】和【BP算法与公式推导】。并且已经看过文献[1]的论文【NotesonConvolutionalNeuralNetworks】。因为本文就是讲解文献[1]论文前部分公式的推导过程这里有一个假设，或许公式是错误的，如有好的理解请...
本文需要读者对CNN有一点点了解，包括基础的卷积池化操作是怎么完成的等等。原文链接：很久很久以前我们知道，神经网络这一概念最早是生物界提出的，而人工智能界的神经网络很大程度上是在模拟人类的神经元。
[3]卷积神经网络[4]NeuralNetworkforRecognitionofHandwrittenDigits[5]Deeplearning：三十八(StackedCNN简单介绍)[6]Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition.[7]Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.[8]UFLDL
神经网络特点：.可以拟合出所有的需要的函数关系.中间层每一个神经元的输出值均由上一个神经层的所有输出数据的加权和算得，参数量过大.一般而言，神经网络便能拟合出所有的函数关系了，那么，又为什么会出现卷积神经网络呢？.这个大家应该都知道...
详解卷积神经网络（CNN）在语音识别中的应用.随着CNN在图像领域的发光发热，VGGNet，GoogleNet和ResNet的应用，为CNN在语音识别提供了更多思路，比如多层卷积之后再接pooling层，减小卷积核的尺寸可以使得我们能够训练更深的、效果更好的CNN模型。.欢迎大家...
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,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。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化…
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[3]卷积神经网络[4]NeuralNetworkforRecognitionofHandwrittenDigits[5]Deeplearning：三十八(StackedCNN简单介绍)[6]Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition.[7]Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.[8]UFLDL
神经网络特点：.可以拟合出所有的需要的函数关系.中间层每一个神经元的输出值均由上一个神经层的所有输出数据的加权和算得，参数量过大.一般而言，神经网络便能拟合出所有的函数关系了，那么，又为什么会出现卷积神经网络呢？.这个大家应该都知道...
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