关于卷积神经网络相关问题

cnxbox360 2014-03-01 12:41:16
网上的代码输入图像都是28*28的，要是将图像大小改成其他的，需要修改哪些参数啊，例如256*256像素的图像
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卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解
本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解，通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络（CNN），非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容！
卷积神经网络发展历史及各种卷积神经网络模型简介
1.前言 我的毕设做的是基于opencv和卷积神经网络的人脸识别项目。在做完这个项目之后，我一直想好好总结一下所学到的关于卷积神经网络的知识。现在趁着有点空闲，随手记录一点以前学过的，或者正在学习的知识点，相当于一个备忘录。 ** 2.卷积神经网络模型概览 ** 从一开始的LeNet到后来的VGGNet，再到google的Inception系列，再到ResNet系列，每一种神经网络模型都有其创新...
【CNN】深入浅出讲解卷积神经网络（介绍、结构、原理）
1、卷积神经网络的背景介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 简称CNN）是一种具有局部连接、权值共享等特点的深层前馈神经网络Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一，擅长处理图像特别是图像识别等相关机器学习问题，比如图像分类、目标检测、图像分割等各种视觉任务中都有显著的提升效果，是目前应用最广泛的模型之一。 卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能
卷积神经网络(CNN)基础介绍
卷积神经网络(CNN)基础介绍
深度学习 --- 卷积神经网络CNN（LeNet-5网络详解）
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈型的神经网络，其在大型图像处理方面有出色的表现，目前已经被大范围使用到图像分类、定位等领域中。相比于其他神经网络结构，卷积神经网络需要的参数相对较少，使的其能够广泛应用。 本节打算先介绍背景和简单的基本概念术语，然后详细介绍LeNet-5网络，其工作流程大家需要先搞清楚，学习原理其实是基于BP学习原理的，只...
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