了解卷积神经网络中的权重分配
我目前正在尝试理解卷积神经网络中的权重分配实际上是什么。
据我所知，CNN首次引入是为了减少连接输入和输出所需的连接数量，因为输入具有3个维度。
根据这一逻辑，我认为卷积减少了其中一个维度，并将卷积图像连接到输出神经元。
连接卷积图像和输出的权重是否是未共享的权重？如果没有，哪些权重是不共享的？。
或者，如果是，则反向传播将其视为一个权重，并将其更新为一个单位？
共有1个答案
CNN有多个层。权重共享发生在特定层中神经元（过滤器）的接受域中。权重是每个过滤器中的数字。所以本质上我们正在尝试学习过滤器。这些过滤器作用于图像的某个接受域/一小部分。当过滤器在图像中移动时，过滤器不会改变。想法是，如果边缘在图像的特定部分很重要，那么它在图像的其他部分也很重要。
-
卷积运算 再次引用上一篇里的内容《自己动手做聊天机器人 二十二-神奇算法之人工神经网络》： 卷积英文是convolution(英文含义是：盘绕、弯曲、错综复杂)，数学表达是： 上面连续的情形如果不好理解，可以转成离散的来理解，其实就相当于两个多项式相乘，如：(x*x+3*x+2)(2*x+5)，计算他的方法是两个多项式的系数分别交叉相乘，最后相加。用一句话概括就是：多项式相乘，相当于系数向量的卷积
-
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
-
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
-
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
-
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
-
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