提交 bb435b7b 编写于 作者: D dangqingqing

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...@@ -70,7 +70,7 @@ Fig. 3. Multilayer Perceptron network architecture<br/> ...@@ -70,7 +70,7 @@ Fig. 3. Multilayer Perceptron network architecture<br/>
#### Convolutional Layer #### Convolutional Layer
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<img src="image/conv_layer.png" width=500><br/> <img src="image/conv_layer.png" width='650'><br/>
Fig. 4. Convolutional layer<br/> Fig. 4. Convolutional layer<br/>
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...@@ -79,7 +79,7 @@ Softmax回归模型采用了最简单的两层神经网络,即只有输入层 ...@@ -79,7 +79,7 @@ Softmax回归模型采用了最简单的两层神经网络,即只有输入层
卷积层是卷积神经网络的核心基石。在图像识别里我们提到的卷积是二维卷积,即离散二维滤波器(也称作卷积核)与二维图像做卷积操作,简单的讲是二维滤波器滑动到二维图像上所有位置,并在每个位置上与该像素点及其领域像素点做内积。卷积操作被广泛应用与图像处理领域,不同卷积核可以提取不同的特征,例如边沿、线性、角等特征。在深层卷积神经网络中,通过卷积操作可以提取出图像低级到复杂的特征。 卷积层是卷积神经网络的核心基石。在图像识别里我们提到的卷积是二维卷积,即离散二维滤波器(也称作卷积核)与二维图像做卷积操作,简单的讲是二维滤波器滑动到二维图像上所有位置,并在每个位置上与该像素点及其领域像素点做内积。卷积操作被广泛应用与图像处理领域,不同卷积核可以提取不同的特征,例如边沿、线性、角等特征。在深层卷积神经网络中,通过卷积操作可以提取出图像低级到复杂的特征。
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<img src="image/conv_layer.png"><br/> <img src="image/conv_layer.png" width='650'><br/>
图5. 卷积层图片<br/> 图5. 卷积层图片<br/>
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...@@ -112,7 +112,7 @@ Fig. 3. Multilayer Perceptron network architecture<br/> ...@@ -112,7 +112,7 @@ Fig. 3. Multilayer Perceptron network architecture<br/>
#### Convolutional Layer #### Convolutional Layer
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<img src="image/conv_layer.png" width=500><br/> <img src="image/conv_layer.png" width='650'><br/>
Fig. 4. Convolutional layer<br/> Fig. 4. Convolutional layer<br/>
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...@@ -121,7 +121,7 @@ Softmax回归模型采用了最简单的两层神经网络,即只有输入层 ...@@ -121,7 +121,7 @@ Softmax回归模型采用了最简单的两层神经网络,即只有输入层
卷积层是卷积神经网络的核心基石。在图像识别里我们提到的卷积是二维卷积,即离散二维滤波器(也称作卷积核)与二维图像做卷积操作,简单的讲是二维滤波器滑动到二维图像上所有位置,并在每个位置上与该像素点及其领域像素点做内积。卷积操作被广泛应用与图像处理领域,不同卷积核可以提取不同的特征,例如边沿、线性、角等特征。在深层卷积神经网络中,通过卷积操作可以提取出图像低级到复杂的特征。 卷积层是卷积神经网络的核心基石。在图像识别里我们提到的卷积是二维卷积,即离散二维滤波器(也称作卷积核)与二维图像做卷积操作,简单的讲是二维滤波器滑动到二维图像上所有位置,并在每个位置上与该像素点及其领域像素点做内积。卷积操作被广泛应用与图像处理领域,不同卷积核可以提取不同的特征,例如边沿、线性、角等特征。在深层卷积神经网络中,通过卷积操作可以提取出图像低级到复杂的特征。
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图5. 卷积层图片<br/> 图5. 卷积层图片<br/>
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