时间：2022-08-31 16:42:42 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
该博文详细介绍了卷积神经网络的概念，进行前馈和反向传播的公式推导和Numpy的实现。 整个网络仍然表示为可单微分的评价函数，是整个网络从一端输入原图像的像素，从另一端输出范畴的概率。 这里的问题可能是，为什么不能将人工神经网络用于同一目的？
尚未完全写出，支持随机梯度下降和批量梯度下降，激活函数只支持sigmoid，输出层只支持softmax，池化核只支持average，权重初始化采用Xavier方法。 这些笔记包括用于学习构成卷积神经网络的每个层的示例，以及在数据集上训练的服装识别器的示例。 对于想要自学Python的伙伴，这里整理了系统全面的学习路线。 按照这个大纲安排学习可以减少弯路，做更多的工作。
1、python卷积神经网络用什么
工具/配料python； CMD命令行； windows方法/步骤1，首先下载并安装python。 建议2.7版以上、3.0版以下。 3.0版以上由于不向后兼容，体验不好。 但是，如果您熟悉TensorFlow和Theano等传统深度学习框架，就会发现很难实现这种动态过程。 它在Linux、OS X和Windows上运行，为Python程序编写，但可以打包和分发任何软件。
2、python处理卷积神经网络
相信很多读者对卷积神经网络( CNN )都很熟悉，该网络近年来在很多领域尤其是计算机视觉领域表现出色。 这是因为程序员使用的控制进程语句只执行一次，所以在构建图时程序员需要硬编码一个计算路径。 我们使用Mnist Digit分类数据集。 我们在ANN实际实现之前的博客中使用了这个数据集。 每个神经元接收一些输入，执行积分操作，然后跟随可选的非线性函数。
3、python实现卷积神经网络
卷积层应用于二维输入，以其优越的图像分类工作性能而闻名。 在下一个笔记中，我们将学习使用TensorFlow来实现。 请小心。 每个前向函数都有相应的逆方程。 卷积神经网络是指在一幅图像上并行取1*1/3*3/5*5的方格。 例如，将神经网络的权重( w )和偏差( b )的值称为其内部可学习参数，计算输出值，向最佳解的方向学习并更新这些参数，即使损失网络最小化。
通常使用3D CNN，例如磁共振成像( MRI )，CT扫描(甲CT扫描或计算机断层扫描) (以前称为计算机轴向断层或CAT扫描)是无创的，为了获得详细的身体影像诊断)其他复杂APP应用的DICOM图像(医疗数字图像) )。
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