cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡原理

1、一、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡原理簡介:blog.u012162613articledetails43225445本文主要是詳細地解讀CNN的實現(xiàn)代碼。如果你沒學習過CNN，在此推薦周曉藝師兄的博文：DeepLearning（深度學習）學習筆記整理系列之（七），以及UFLDL上的卷積特征提取、池化CNN的最大特點就是稀疏連接（局部感受）和權值共享，如下面兩圖所示，左為稀疏連接，右為權值共享。稀疏連接和權值共享可以減少所要訓練的參數(shù)，減少計算復雜

2、度。至于CNN的結構，以經(jīng)典的Le5來說明：根據(jù)具體的應用或者問題，去確定要多少卷積層和子采樣層、采用什么分類器。當確定好了結構以后，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）的方法來訓練。具體可參考上面給出的鏈接。二、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡代碼詳細解讀（基于pythontheano）代碼來自于深度學習教程：ConvolutionalNeuralwks(Le)，這個代碼實現(xiàn)的是一個簡化了的Le5，具體如下：?沒有