切换视频源:

CNN 卷积神经网络 1

作者: 年拾柒 编辑: rcdrones 2016-11-03

学习资料:

CNN 简短介绍

我们的一般的神经网络在理解图片信息的时候还是有不足之处, 这时卷积神经网络就是计算机处理图片的助推器. Convolutional Neural Networks (CNN) 是神经网络处理图片信息的一大利器. 有了它, 我们给计算机看图片,计算机理解起来就更准确. 强烈推荐观看我制作的短小精炼的 机器学习-简介系列 什么是 CNN

计算机视觉处理的飞跃提升,在图像和语音识别方面表现出了强大的优势,学习卷积神经网络之前,我们已经假设你对神经网络已经有了初步的了解,如果没有的话,可以去看看tensorflow第一篇视频教程哦~

卷积神经网络包含输入层、隐藏层和输出层,隐藏层又包含卷积层和pooling层,图像输入到卷积神经网络后通过卷积来不断的提取特征,每提取一个特征就会增加一个feature map,所以会看到视频教程中的立方体不断的增加厚度,那么为什么厚度增加了但是却越来越瘦了呢,哈哈这就是pooling层的作用喽,pooling层也就是下采样,通常采用的是最大值pooling和平均值pooling,因为参数太多喽,所以通过pooling来稀疏参数,使我们的网络不至于太复杂。

好啦,既然你对卷积神经网络已经有了大概的了解,下次课我们将通过代码来实现一个基于MNIST数据集的简单卷积神经网络。

分享到: Facebook 微博 微信 Twitter
如果你觉得这篇文章或视频对你的学习很有帮助, 请你也分享它, 让它能再次帮助到更多的需要学习的人. 莫烦没有正式的经济来源, 如果你也想支持 莫烦Python 并看到更好的教学内容, 赞助他一点点, 作为鼓励他继续开源的动力.

支持 让教学变得更优秀