深度学习入门：卷积神经网络 | CNN概述，图像基础知识，卷积层，池化层（超详解！！！）
前言 CNN概述 卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果. 在计算机视觉领域, 往往我们输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高. 另外图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是含有卷积层的神经网络. 卷积层的作用就是用来自动学习、提取图像的特征. CN...
【从零开始学习深度学习】23. CNN中的多通道输入及多通道输出计算方式及1X1卷积层介绍
之前我们用到的输入和输出都是二维数组，但真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是h和w（像素），那么它可以表示为一个3×h×w的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道（channel）维。本文我们将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。 1 多输入通道–单输出通道 ...
【从零开始学习深度学习】21. 卷积神经网络（CNN）之二维卷积层原理介绍、如何用卷积层检测物体边缘
卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。最常见的卷积神经网络均使用二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。本文将介绍简单形式的二维卷积层工作原理。 1. 二维互相关运算 虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关（cr...
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