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深度学习原理详解及Python代码实现
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Python代码实现：卷积层
bai666ai
2023-01-13 00:36:57
课时名称
课时知识点
Python代码实现：卷积层
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基于
python
2.7的LeNet5源
代码
实现
基于
python
2.7的LeNet5源
代码
实现
，效果很不错。
python
实现
的CNN
代码
本资料为基于
python
的卷积神经网络(CNN)
实现
layer文件夹中包括
卷积层
、池化层、全连接层、relu层等基础层 没有调用tensorflow, pytorch等深度学习框架，手动
实现
了各层的反向传播BP算法
【
Python
实现
卷积神经网络】：
卷积层
的正向传播与反向传播+
python
实现
代码
【待更】
卷积神经网络：
卷积层
和池化层
代码
实现
，im2col
代码
实现
-
python
(convolution,pooling,im2col)
convolution,pooling,im2col,
卷积层
，池化层
python
代码
实现
深度学习入门 (九)：
卷积层
和池化层的
实现
本文为《深度学习入门 基于
Python
的理论与
实现
》的部分读书笔记，也参考吴恩达深度学习视频
代码
以及图片均参考此书 目录CNN网络整体结构
卷积层
CNN网络整体结构 CNN 的层的连接顺序是“Convolution - ReLU - (Pooling)”（Pooling 层有时会被省略）。还需要注意的是，在上的CNN中，靠近输出的层中使用了之前的“Affine - ReLU”组合。此外，最后的输出层中使用了之前的“Affine - Softmax”组合。这些都是一般的CNN中比较常见的结构。
卷积层
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