代码实践：卷积层的反向传播

轩辕十四 2023-01-12 23:40:43

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代码实践：卷积层的反向传播激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播、ReLU、Tanh、Sigmoid
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卷积神经网络的基础构建：从前向传播到反向传播实现卷积层与池化层的Python代码实例及其在手势识别任务中的应用
内容概要：本文档详尽介绍了如何通过Python和NumPy从头搭建卷积神经网络（CNN），并探讨了其中的核心概念和技术细节。具体内容包括：卷积层、池化层的基础原理与实际编程实现；卷积操作的关键组件如边框填充、卷积核、步幅等的定义与实现技巧；前向传播过程，涵盖多过滤器处理、特征映射生成及其对输入体积变化影响；反向传播的机制详解，强调计算各参数梯度的具体做法；利用TensorFlow实现完整的手势识别应用，演示CNN建模全过程。 适合人群：熟悉Python编程语言并有一定机器学习基础的学习者或工程师。 使用场景及目标：帮助读者理解卷积神经网路内部运作原理并通过实践提升解决计算机视觉相关问题的能力，特别是在涉及图像分类的任务场景中；旨在教授如何手动构造CNN的不同层次并运用TensorFlow完成自动化流程以加速开发周期；同时为有兴趣深入了解AI算法的个人提供坚实理论支持与宝贵实践经验。 其他说明：文档包含大量示例代码与注释解释每一步骤，便于跟随作者一同尝试实现并掌握要点；并且附带完整项目案例，有助于进一步巩固理解。
基于tensorflow实现猫狗识别代码(CNN)
通过TensorFlow搭建卷积神经网络实现猫狗识别代码，训练和测试代码完整，下载之后可以直接运行测试打码，运行环境在Linux下，需要把代码中的路径修改为本机实际路径
myCNN卷积神经网络源代码
CNN程序源代码，卷积神经网络可以编译。
卷积神经网络经典代码代码
卷积神经网络经典代码代码，可以直接运行。卷积神经网络MATLAB代码
卷积神经网 CNN C++ 实现
卷积神经网 CNN C++的 实现 基于 mnist 数据 里面已经包含数据集
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