YJango 的卷积神经网络——介绍
很久没有更新文章了。这次就更新一个很久之前就答应要写的卷积神经网络的文
章。
PS:YJango 是我的网名,意思是我写的教程,并不是一种网络结构。。
关于卷积神经网络的讲解,网上有很多精彩文章,且恐怕难以找到比斯坦福的
CS231n 还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思
考侧重展开,通过对卷积神经网络的分析,进一步理解神经网络变体中“因素共
享”这一概念。
注意:该文会跟其他的现有文章有很大的不同。读该文需要有本书前些章节作为
预备知识,不然会有理解障碍。没看过前面内容的朋友建议看公开课视频:深层
神经网络设计理念。当中的知识可以更好的帮助理解该文。
gitbook 首发阅读地址:卷积神经网络——介绍, 看前先刷新浏览器
如果要提出一个新的神经网络结构,首先就需要引入像循环神经网络中“时间共
享”这样的先验知识,降低学习所需要的训练数据需求量。 而卷积神经网络同
样也引入了这样的先验知识:“空间共享”。下面就让我们以画面识别作为切入
点,看看该先验知识是如何被引入到神经网络中的。
目录
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视觉感知
画面识别是什么