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吊炸天的CNNs,这是我见过最详尽的图解!(下)

【摘要】本文详细介绍了卷积神经网络的运行原理,特别是池化、全连接等过程。为了使大家更快、更轻松的入门,文章没有晦涩难懂的术语和公式,全部采用“图形”的方式来描述。文末的延展阅读部分,更加入了彩色图片卷积原理的手工演算过程,由浅入深,层层推进,希望你读得畅快!

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吊炸天的CNNs,这是我见过最详尽的图解!(上)

导读:卷积神经网络(CNNs)在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域,都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法,唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后,人们都在谈论“它”。

但是,

“它”是谁?

“它”是怎样做到的?

已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友,都渴望探究的秘密。

本文通过“算法可视化”的方法,将卷积神经网络的原理,呈献给大家。教程分为上、下两个部分,通篇长度不超过7000字没有复杂的数学公式,希望你读得畅快。

下面,我们就开始吧!

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