深度学习——卷积神经网络

卷积神经网络 文章目录卷积神经网络一、卷积神经网络基础1.基础知识2.卷积层的简洁实现3.池化二、LeNet三、常见的一些卷积神经网络1.AlexNet2.VGG3.NiN4.GoogLeNet 一、卷积神经网络基础 1.基础知识 二维互相关(cross-correlation)运算:输入一个二维数组和核数组(卷积核或过滤器),卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上与输入子数组按元素相乘并求和,取得一个输出的二维数组。如图中所示:19=0×0+1×1+3×2+4×3,25=1×0+2×1+4×2+5×3,...... 二维卷积层:将输入和卷积核做互相关运算,再加上一个偏差得到输出。此外,将核数组上