保存成功
订阅成功
保存失败,请重试
提交成功

卷积神经网络:原理推导与编程

¥8会员免费看
痴澳超超
4.9
严选 Chat了解严选标准

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。
232 人已订阅
会员免费看
¥8 原价订阅
关注提示×
扫码关注公众号,获得 Chat 最新进展通知!
入群与作者交流×
扫码后回复关键字 入群
Chat·作者交流群
入群码
该二维码永久有效
严选标准
知道了
Chat 状态详情
开始预订
预订结果公布18.05.08

预订达标,作者开始写作

审核未达标,本场 Chat 终止

作者文章审核结果公布18.05.17

审核达标,文章发布

审核未达标,本场 Chat 终止

Chat 完结
×
已购列表