卷积神经网络结构--英文版
2017-03-25 19:41:32 0 举报
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应周围单元范围内的刺激,在图像和语音识别等多项服务中,表现优于其他深度学习框架。CNN由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经网络)及最后的分类层组成。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比,卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度学习的结构优势,来自于其特殊的网络结构。
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大纲/内容
Convolution layer
Pooling layer
Input layer
Output layer
Fulled-connected layer
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