本課件包括：演示文稿，示例，代碼，題庫(kù)，和聲音等，小象學(xué)院擁有完全知識(shí)的權(quán)利；只限于善意散播。任何其他人或機(jī)構(gòu)不得盜版、、仿造其中的 紐約城市大學(xué)博 博ID：weightlee03（相關(guān)資料 ID：wiibrew（課程代碼發(fā)布） 結(jié)

提12.3.4.實(shí)例：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MNIST

期待目 4.能夠運(yùn)行Tensorflow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

提12.3.4.實(shí)例：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MNIST

鏈?zhǔn)椒聪蛱荻葌?.2Conv

yixi+1yi+1

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中鏈?zhǔn)椒繉拥膶?dǎo)數(shù)（Δy,Δx）結(jié)果進(jìn)行

提12.3.4.實(shí)例：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MNIST

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積12.3.4.

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積(Convolutional卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)由多個(gè)卷積核組合形

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積卷積核(Convolutional卷積核初值隨機(jī)生成，通過(guò)反 更新

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積卷積核組合方式：卷積層(convlayer)－特征圖(featuremap)n個(gè)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積卷積核數(shù)目(kernel

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積卷積核數(shù)目(kernel

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積 (Forwardk：卷積核，輸入第k層(p,q)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積反向(Back(i,j)(2,2)-

反向中第t張(i,j)(1,1)-

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積反向(Back

反向中第t卷積核，

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－卷積

提12.3.4.實(shí)例：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MNIST

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－功能

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－功能scale

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－功能非線(xiàn)性激勵(lì)層(None-linearactivationlayer

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－功能池化層(Pooling(max,

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－功能歸一化層(NormalizationLayer)BatchNormalization(BN)Scale不一

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－功能歸一化層(Normalization與BN的區(qū)別BN訓(xùn)練中有學(xué)習(xí)參

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－功能切分層(Slice

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－功能融合層(MergeInceptionLeNet的基本模塊

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－功能融合層(Merge如：1x1001-Dvecter+1x1001-Dvector->1x200或：100x100x3 100x100x4

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－功能融合層(Merge

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－功能scale

提12.3.4.實(shí)例：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MNIST

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MNIST分

總12.3.4.實(shí)例：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MNIST

期待目 4.能夠