【深層学習】CNN-Convolutional Neural Network(畳み込みニューラルネットワーク)

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【深層学習】CNN:Convolutional Neural Network(畳み込みニューラルネットワーク)

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Convolution(卷积)

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Pooling(池化)

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解释

卷积可以用$s(t)=(x*w)(t)$,x是输入,w是核函数

卷积神经网络的原理
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一个神经元只负责一部分

一般感知机
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！！其实这就是卷积神经网络的原理
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每个神经元为自己负责的区域赋值上权重.

不是全连接，权值共享

全连接层
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关于0填充
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参数更新

全连接层的参数更新

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反向传播

损失函数对上一层的输出求导

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a_i是n个x_k的线性求和

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损失函数对权重求导

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对偏置系数求导

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卷积层

feature map

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彩色图片的卷积

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如果用8个filter进行卷积，那filter的深度应该是4,卷积的结果深度是8.

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