卷积神经网络:原理推导与编程

作者/分享人:痴澳超超
向 Ta 提问
研究生在读。CSDN博客专家。 本科有过校赛培训经验,擅于清晰简明地讲解复杂的知识。本研期间获奖若干: robocup机器人中国赛亚军 类脑计算大赛二等奖 数模美赛一等奖…… 我的博客:http://blog.csdn.net/u014303046

之前写过一个 Chat《BP 神经网络入门:从原理到应用》(该文可以直接阅读,无需付费),详细推导了 BP 神经网络的反向传播原理。

卷积神经网络在机器视觉领域有广泛的应用,但是目前大家几乎都是使用各种深度学习库来完成卷积网络模型,目前很少有详细推导卷积神经网络原理的资源,考虑到卷积神经网络的反向传播的难度,以及理解其原理的必要性,我决定写下这个教程。

本场 Chat 主要内容:

  1. 理解卷积神经网络的模型结构;
  2. 理解卷积网络反向传播的详细过程;
  3. 使用 Numpy 等基础数学运算库实现卷积神经网络的核心部分;
  4. 使用TensorFlow给出一个简单的例子。
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