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沙龙
3
回答
CNN前馈或
反向
传播
模型
neural-network
、
computer-vision
、
deep-learning
、
conv-neural-network
卷积
神经网络
(CNN)
是
前馈模型还是
反向
传播
模型。
通过
比较
的
博客和维基百科对CNN
的
定义,我得到了这种困惑。
浏览 0
提问于2017-03-14
得票数 3
1
回答
CNN
卷积
层和池层会否适得其反?
machine-learning
、
neural-network
、
cnn
、
convolution
我在谷歌上找不到一个简单
的
答案,这让我觉得答案是否定
的
,但我想确定. 在前馈网络
中
,所有的权重层都会被
反向
传播
,但是在
反向
支撑步骤上
的
卷积
神经网络
会发生什么呢?仅仅是网络
的
前馈部分(在
卷积
和池层之后)才会得到支持吗?这意味着
卷积
层
是
静态特征提取
的
一种形式。
浏览 0
提问于2019-07-30
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何
计算
卷积
神经网络
中
的
偏差梯度?
machine-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
backpropagation
、
bias-neuron
我很难在网上找到关于
如何
在
卷积
神经网络
中使用偏差进行
反向
传播
的
资源。我所说
的
偏差
是
指
通过
卷积
得到
的
每个数字相加
的
数字。Here is a picture further explaining 我知道
如何
计算
滤波器
权重
的
梯度,但我不确定
如何
处理偏差。现在,我只是根据该层
的
平均误差来调整它。这是正
浏览 57
提问于2019-09-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
卷积
神经网络
的
反向
传播
deep-learning
、
neural-network
、
cnn
、
backpropagation
、
mathematics
我已经看过很多关于这个主题
的
文章,基于Jefkine
的
卷积
神经网络
的
反向
传播
似乎
是
最好
的
。尽管,正如作者所说,📷📷 我想出了
如何<
浏览 0
提问于2018-07-21
得票数 2
1
回答
我能把
卷积
神经网络
看作
是
完全连通
的
神经网络
吗?
machine-learning
、
backpropagation
例如,有一个3乘3
的
图像,最后,输出维数为2x2x2。并利用这4幅小图像作为一个完全连接
的
神经网络
的
输入。 最后,我还可以得到8个输出。我真的不知道CNN
的
反向
传播
,所以我试图从经典
浏览 1
提问于2017-01-29
得票数 0
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1
回答
Tensorflow -- tf.nn.conv2D()
中
的
权重值是否发生了变化?
python
、
machine-learning
、
tensorflow
当我用tensorflow研究
神经网络
时,我遇到了一个关于tf.nn.conv2D(x,W,strides=1,1,1,1,填充=‘相同’)
的
问题。当我输入图像值x和加权值W(由tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1)初始化)时,我知道它将返回一些值,这是tf.nn.conv2D()
的
结果。但是我
的
问题
是
,当调用tf.nn.conv2D()时,它会改变权重值吗? 如果它改变了权重
的
值,它是
如何
工作
的
?事实上,当我打印权
浏览 7
提问于2017-03-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
约束条件下
的
Tensorflow CNN
滤波器
machine-learning
、
tensorflow
、
neural-network
、
conv-neural-network
背景在该实现
中
,第一
卷积
层
的
滤波器
值将根据给定
的
约束重新初始化(滤波中心到-1
的
值,并对剩余
的
滤波器
值进行规范化)。当每一层
浏览 3
提问于2017-03-20
得票数 1
回答已采纳
2
回答
卷积
神经网络
中
特征映射
的
滤波器
filter
、
neural-network
、
convolution
、
feature-extraction
、
conv-neural-network
在
卷积
神经网络
中
,我应该使用什么样
的
滤波器
来提取特征图?我最近读到了关于
卷积
神经网络
的
文章,我了解到我们使用(一组
滤波器
)在每个
卷积
层生成一组特征映射,
通过
对前一层输出
的
滤波器
进行
卷积
,生成一组特征映射。3)
如何</
浏览 1
提问于2015-12-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
在tensorflow
中
预测
卷积
神经网络
中新
的
未见示例
的
结果
machine-learning
、
tensorflow
、
computer-vision
谁能告诉我
如何
将
训练
好
的
参数保存在
卷积
网络
中
,以预测未来看不见
的
图像。谢谢
浏览 1
提问于2017-11-08
得票数 0
4
回答
反向
传播
是否应用于
卷积
神经网络
?
cnn
、
backpropagation
卷积
神经网络
使用
反向
传播
算法吗?我不明白在完全连接
的
层
中
到底发生了什么?
浏览 0
提问于2019-06-12
得票数 1
1
回答
扩展
卷积
在语义分割
中
的
上采样
c++
、
caffe
、
semantic-segmentation
我正在研究一个使用扩展(atrous)
卷积
网络
的
语义分割项目。我用
的
是
caffe框架。我
的
输入数据和标签大小
是
:label (1 1 1158 1544) 我正在使用软件最大与损失
的
评估。网络工作良好,直到Softmax层要求两个输入小块应该给出相同
的
尺寸。通常,在这个网络
中
,数据
的
大小会变小,我需要在把它输入到Softmax层之前调整它
的
大小。我需要一
浏览 1
提问于2018-04-13
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Max池没有参数,因此不会影响
反向
传播
?
machine-learning
、
backpropagation
、
parameter
我觉得这是一个有很多变化已经发布
的
问题,但它并没有确切地回答我
的
问题。我理解最大池
的
概念,也理解
反向
传播
的
概念。我不能理解
的
是
,为什么它说最大池不影响
反向
传播
的
过程?是因为max池“没有任何参数”吗?
浏览 0
提问于2019-07-09
得票数 3
回答已采纳
1
回答
卷积
神经网络
中
的
滤波器
是
如何
通过
反向
传播
训练
的
?
machine-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
backpropagation
我正在尝试从头开始实现一个
卷积
神经网络
。问题
是
我不明白过滤器
是
如何
在CNN中学习
的
。 我以前从头开始实现了一个前馈
神经网络
,我知道
反向
传播
是
如何
为它们工作
的
。我也了解CNN
的
基本架构。但是
如何
计算更新后
的
过滤器呢? 我不想使用像tensorflow这样
的
库,因为我想了解所有这些背后
的
概念。
浏览 20
提问于2019-05-06
得票数 1
1
回答
CNN
的
反向
传播
训练
image-processing
、
machine-learning
、
computer-vision
、
deep-learning
、
backpropagation
我以前在浅层(一层或两层)
神经网络
中
工作,所以我对它们
的
工作原理有一定
的
了解,在
训练
过程
中
很容易直观地看到向前和向后传递
的
导子,目前我正在研究深层
神经网络
(更确切地说,
是
CNN),我读过很多关于它们
的
训练
的
文章,但我仍然无法理解CNN
训练
的
总体情况,因为在某些情况下,使用预
训练
层的人使用自动编码提取
卷积
权,在某
浏览 4
提问于2016-07-11
得票数 2
3
回答
反褶积层
中
的
滤波器
与
卷积
中
的
滤波器
相同吗?
deep-learning
我试图了解
卷积
神经网络
在图像分割问题中
的
反褶积
是
如何
工作
的
。我见过这样
的
定义:📷 这是否意味着
卷积
层和反褶积层共享相同
的
滤波器
?我们是否为反褶积层
训练
一组单独
的
滤波器
?
浏览 0
提问于2018-10-03
得票数 2
1
回答
卷积
神经网络
中
的
反向
传播
及
滤波器
更新
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
artificial-intelligence
、
convolutional-neural-network
我正在学习Convolutional Neural Network,现在我对
如何
实现它感到困惑。我知道常规
的
神经网络
和像Gradient Descent和Back Propagation这样
的
概念,我也能理解CNN
是
如何
直观地工作
的
。 我
的
问题
是
关于CNN
的
反向
传播
。它是
如何
发生
的
?最后一个完全连通
的
层
是
规则<
浏览 1
提问于2018-05-13
得票数 0
回答已采纳
4
回答
CNN是什么?
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
cnn
关于CNN到底是什么,我有一个非常基本
的
问题。我完全理解
训练
过程
中
的
一堆图像,从随机
滤波器
开始,旋转,激活,计算损失,
反向
传播
和学习权重。完全理解..。但最近我在Slack上碰到了这条线。请解释一下?(根本不明白这一点)
浏览 0
提问于2018-01-19
得票数 0
回答已采纳
2
回答
CNN
是
如何
制作过滤器
的
?
cnn
我
是
数据科学和CNN
的
新手。一幅图像
的
像素数据被
滤波器
包围,它提取像边缘和它们
的
位置这样
的
特征。然后,我们应用最大池,这将降低采样数据。然后,我们将这些数据提供给一个学习分类
的
神经网络
。但是让我说我正在尝试做一个“热狗与否”
的
应用程序,我
如
浏览 0
提问于2018-10-08
得票数 5
回答已采纳
4
回答
神经计算-无
反向
传播
训练
MLP
matlab
、
neural-network
我
是
神经计算
的
新手,可以理解
反向
传播
的
概念。我
的
问题
是
,你能在没有
反向
传播
的
情况下
训练
一个MLP来适应一个函数吗?比如说,我需要拟合一个正弦函数。
如何
才能在不使用
反向
传播
分配权重
的
情况下做到这一点?
浏览 0
提问于2013-03-21
得票数 0
1
回答
你能告诉我咖啡机里
的
deploy.prototxt
是
做什么用
的
吗?
python
、
model
、
caffe
你能告诉我咖啡机里
的
deploy.prototxt
是
做什么用
的
吗?
浏览 0
提问于2020-06-04
得票数 1
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