卷积神经网络的正确架构是什么？
CL,SL,CL,SL,CM,Softmax
架构2（我们真的又需要NN在末尾了吗？）http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp？arnumber=5605630&tag=1
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建筑3我的想法
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共有1个答案
因此卷积层被用来从输入中提取特征。然后，对图像进行二次采样，以降低计算复杂度并使其具有平移不变性。
卷积图层和通常的卷积图层并没有什么区别，我不确定这种区别是否常见。实际上，如果你想处理颜色信息，你的输入（到第一个conv.layer）将不是一个单独的图像，而是几个（例如3个）图像，每个图像是一个单独的特征图。
在CNN上使用什么分类器完全取决于你。您可以使用Logistic回归、SVM、NN或任何其他分类（或回归）算法。
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本文向大家介绍卷积神经网络的卷积是什么意思？ 相关面试题，主要包含被问及卷积神经网络的卷积是什么意思？ 时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 答：对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源
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注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组大小为32x32的RGB图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别： 飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。 想了解更多信息请参考CIFAR-10 page，以及Alex Kriz
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络
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在了解了机器学习概念之后，现在可以将注意力转移到深度学习概念上。深度学习是机器学习的一个分支。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 以下是两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络 在本章中，我们将重点介绍CNN - 卷积神经网络。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。CNN与其他普通神经网络之间的主要区别在于
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主要内容：卷积神经网络深度学习是机器学习的一个分支，它是近几十年来研究人员突破的关键步骤。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 下面给出了两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络。 在本章中，我们将关注第一种类型，即卷积神经网络(CNN)。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。 CNN与任何其他普通神经网络之间的主要区别在于CNN
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注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别： 飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。 想了解更多信息请参考CIFAR-10 page，以及Alex Krizhev