卷积神经网络研究与实现.docx

  1. 1、本文档共34页,其中可免费阅读11页,需付费170金币后方可阅读剩余内容。
  2. 2、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。
  3. 3、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
  4. 4、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

卷积神经网络的研究与实现

PAGE34

PAGE

PAGE#

题目:卷积神经网络研究与实现

摘要

CNN作为当前深度学习的重要领域,可以在算法运用中简化复杂的前期预处理。这种方式让它可以直接处理并生成原始图像,提高了系统的工作效率。其重要特点是关于卷积这个数学概念的使用,在传统的机器学习中局部二值模式、方向梯度直方图等特征都是基于卷积相关概念的一种表现,卷积的运算方式让每个的参数都有其特有的的特征,所得结果与原始数据的真实特征十分接近。

CNN的主要结构组成包括输入层、隐含层和输出层。隐含层又可以根据功能实现

文档评论(0)

黄莺文化 + 关注
实名认证
内容提供者

文档分享

1亿VIP精品文档

相关文档