深度学习是一种可以通过学习人类预先提供的训练数据与标签,通过自我学习训练样本和标签来对网络卷积层中的参数进行不断调整,自主学习输入和输出之间的潜在规律
多层前向BP网络的问题：从数学角度看，BP算法为一种局部搜索的优化方法，但它要解决的问题为求解复杂非线性函数的全局极值，因此，算法很有可能陷入局部极值
本文介绍MobileNet v1。该算法使用深度可分离卷积代替常规卷积，大幅降低参数量和计算量；设置超参数α（宽度系数），用于调节每层特征图的输入输出
所谓感受野，即一个像素对应回原图的区域大小，假如没有pooling，一个3*3，步长为1的卷积，那么输出的一个像素的感受野就是3*3的区域，再加一个s
上周末利用python简单实现了一个卷积神经网络，只包含一个卷积层和一个maxpooling层，pooling层后面的多层神经网络采用了softmax
。（1）细胞体 （2）A→B→E→C→D（3）B （4）反射和传导（5）a，非条件反射试题分析：神经调节
神经网络的设计要用到遗传算法，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。二隐层节点数在BP网络中，隐层节点
这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器
Python的Class机制内置了很多特殊的方法来帮助使用者高度定制自己的类,这些内置方法都是以双下划线开头和结尾的,会在满足某种条件时自动触发。
3、基于MATLAB语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通
3、基于MATLAB语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通
常见卷积的变种形式；卷积核的大小选择；减小卷积层参数量的方法
通过简单的cnn实现手写体数字识别，搭建cnn网络模型结构有了解
我有一个人的视频数据集。 A类有500个视频，B类有2000个视频。当我要接受CNN训练时，会产生班级不平衡
我正在尝试构建多模式情感分类器，为此我分别创建了基于CNN的音频和视频模型。以下是实施的CNN：
要在Windows 7 64位（具有16Gb RAM和...）上运行我正在使用PyCharm最新版本的代码，
<pre><code>Python version: 3.7
我想使用Matlab深度学习工具箱创建自定义CNN网络，但显示以下错误。图层定义良好，但是<code>net = layerGra
在这里，我正在尝试对图像分类运行CNN模型。
这是批次大小和13个标签
<pre><code>Image batch shape: (
