人工智能(二) 什么是卷积神经网络?
平均阅读时长为 2分钟
第一次卷积计算
图片的特征寻找完了,下一步又该如何做呢?
第一,卷积核的参数,以及全连接网络的参数,最初是人们预设的。可是在进行训练的时候,机器会根据输入和输出,运用反向传播和梯度下降的方法自动调整它们,所以说卷积核和全连接网络的参数本质上并没有什么区别,CNN是全连接网络的一种简化算法。
第二,在进行卷积池化的过程中,由于我们要提取的特征种类很多,比如横着的边缘、竖着的边缘、斜着的边缘,以及局部的鼻子、眼睛等等,于是图像的层数会越来越多。就是它不仅仅具有长和宽两个维度,还具有高,这个高就表示了图像的不同特征。在进行卷积运算的时候,卷积核其实不是二维的,而是三维的,我们一般做的卷积运算都是三维矩阵,或者说张量的卷积操作。
李永乐老师全新科普专栏《李老师品书:从一到无穷大》已经发布啦!用80期节目解读科普经典。李老师将会带着你沿着伽莫夫的足迹,用每天几分钟的时间了解数学、物理、生物、和宇宙的奥妙。点击这里了解更多信息, 扫描下方二维码立刻订阅吧!
如果任何问题,欢迎咨询
客服小姐姐微信: mtketang008
客服电话:400 155 2135
最新评论
推荐文章
作者最新文章
你可能感兴趣的文章
Copyright Disclaimer: The copyright of contents (including texts, images, videos and audios) posted above belong to the User who shared or the third-party website which the User shared from. If you found your copyright have been infringed, please send a DMCA takedown notice to [email protected]. For more detail of the source, please click on the button "Read Original Post" below. For other communications, please send to [email protected].
版权声明:以上内容为用户推荐收藏至CareerEngine平台,其内容(含文字、图片、视频、音频等)及知识版权均属用户或用户转发自的第三方网站,如涉嫌侵权,请通知[email protected]进行信息删除。如需查看信息来源,请点击“查看原文”。如需洽谈其它事宜,请联系[email protected]。
版权声明:以上内容为用户推荐收藏至CareerEngine平台,其内容(含文字、图片、视频、音频等)及知识版权均属用户或用户转发自的第三方网站,如涉嫌侵权,请通知[email protected]进行信息删除。如需查看信息来源,请点击“查看原文”。如需洽谈其它事宜,请联系[email protected]。