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卷积神经网络：从 NN 到 CNN
CNN 和朴素的 NN 没有任何区别（当然，引入了特殊结构的、复杂的 CNN 会和 NN 有着比较大的区别）。本文主要会说一下 CNN 的思想以及它到底在 NN 的基础上做了哪些改进，同时也会说一下 CNN 能够解决的任务类型“视野”的共享CNN 的主要思想可以概括为如下两点：局部连接（Sparse Connectivity）权值共享（Shared Weights...
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卷积神经网络：利用 Tensorflow 重写 NN
本文将会使用 Tensorflow 框架来重写我们上个系列中实现过的 NN、观众老爷们可能会需要知道 Tensorflow 的基本知识之后才能比较顺畅地阅读接下来的内容；如果对 Tensorflow 基本不了解的话、可以先参见我写的一篇 Tensorflow 的应用式入门教程重写 Layer 结构使用 Tensorflow 来重写 NN 的流程和上个系列中我们介绍...
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卷积神经网络：将 NN 扩展为 CNN
往简单里说、CNN 只是多了卷积层、池化层和 FC 的 NN 而已，虽然卷积、池化对应的前向传导算法和反向传播算法的高效实现都很不平凡，但得益于 Tensorflow 的强大、我们可以在仅仅知道它们思想的前提下进行相应的实现，因为 Tensorflow 能够帮我们处理所有数学与技术上的细节实现卷积层回忆我们说过的卷积层和普通层的性...