CNN最成功的应用是在CV，那为什么NLP和Speech的很多问题也可以用CNN解出来？为什么AlphaGo里也用了CNN？这几个不相关的问题的相似性在哪里？CNN通过什么手段抓住了这个共性?
答：以上几个不相关的问题的相关性在于，都是存在局部与整体的关系，由低层次的特征经过组合，组成高层次的特征，并且得到不同特征之间的空间相关性
CNN抓住共性的手段有四个：局部连接、权值共享、池化操作、多层次结构
局部连接：使网络可以提取数据的局部特征；
权值共享：大大降低了网络的训练难度，一个filter只提取一个特征，在整个图片(或者语音、文本)中进行卷积；
池化操作：与多层次结构一起，实现了数据的降维，将低层次的局部特征组合为较高层次的特征，从而对整个图片进行表示
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本文向大家介绍CNN为什么可以应用在CV、NLP、SPEECH乃至ALPHA GO中？相关面试题，主要包含被问及CNN为什么可以应用在CV、NLP、SPEECH乃至ALPHA GO中？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 以上几个不相关问题的相关性在于，都存在局部与整体的关系，由低层次的特征经过组合，组成高层次的特征，并且得到不同特征之间的空间相关性。如下图：低层次的直线／曲线等特征，组合成
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本文向大家介绍什么是CNN的池化相关面试题，主要包含被问及什么是CNN的池化时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n） 上图所展示的是取区域最大，即上图左边部分中 左上角2x2的矩阵中6最大，右上角2x2的矩阵中8最大，左下角2x2的矩阵中3最大，右下角2x2的矩阵中4最大，所以得到上图右边部分的结果：6 8 3 4。
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对于这样一个陈词滥调的问题我很抱歉，但我真的不知道为什么我的CNN没有进步。 我正在训练一个美国有线电视新闻网的SVHN数据集（一位数）与32x32的图像。 对于预处理，我将RGB转换为灰度，并通过标准化对所有像素数据进行规格化。因此，数据范围变为（-1,1）。为了验证我的和是否正确对应，我从中随机选取了一个图像，并从中选取了一个具有相同索引的标签，这表明它们是正确的。 以下是我的代码（Keras
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本文向大家介绍什么是CNN的池化pool层？相关面试题，主要包含被问及什么是CNN的池化pool层？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 池化指的是在区域内取平均或者最大
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我试图在调试日志下面发出一个REST post调用。我尝试了不同的方法-信任许多不同风格的所有证书，将证书上载到java cacerts（JVM在加载时将证书显示为受信任的），但我仍然会变成failure_shake错误。下面的代码是否为您提供了有关问题的任何提示？使用Java8。
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我正在运行一个模型来检测图像中一些有趣的特征。我有一组600x200像素的图像。这些图像具有我想识别的岩石碎片等特征。想象一个（4x12）网格覆盖在图像上，我可以使用注释器工具手动生成注释，例如（（4,9），（3,10），（3,11），（3,12）），以识别图像中感兴趣的单元格。我可以用Keras建立CNN模型，输入为灰度图像。但我应该如何对输出进行编码。在我看来，一种直观的方法是将其视为形状的稀