代码实践：卷积层的前向传播

轩辕十四 2023-01-12 23:40:43

课时名称	课时知识点
代码实践：卷积层的前向传播	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

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11. **路径修改**：在运行代码前，用户需要将代码中涉及到数据集、模型保存位置等的路径修改为本地的实际路径，以便程序正确读取和写入数据。通过以上步骤，你可以理解并运行这个猫狗识别项目，进一步探索和实践...

例如，`conv2d`函数用于创建卷积层，`relu`函数用于激活函数，`maxPooling2d`函数实现池化操作，而`fullyConnected`函数则用于全连接层。代码实例可能会包括以下步骤： 1. **数据预处理**：加载图像数据并进行标准...

CNN通过卷积层、池化层和全连接层学习图像特征。虽然C语言本身并不支持直接构建CNN，但可以利用C++接口与TensorFlow、Keras等深度学习库交互。 7. **数据集**：训练和测试模型需要大量标注的手写数字数据。MNIST...

编程要求根据提示，在右侧编辑器 Begin 和 End 之间补充代码，实现上述卷积层的前向传播。测试说明平台会对你编写的代码进行测试，测试方法为：平台会随机产生输入x、权重W和偏置b，然后根据你的实现代码，创建...

本关任务：实现卷积层的反向传播。

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