深度学习之一：卷积神经网络（CNN）详解与代码实现

目录

1.应用场景

2.卷积神经网络结构

 2.1 卷积（convelution）

 2.2 Relu激活函数

 2.3 池化（pool）

 2.4 全连接（full connection）

 2.5 损失函数（softmax_loss）

 2.6 前向传播（forward propagation）

 2.7 反向传播（backford propagation）

 2.8 随机梯度下降（sgd_momentum）

3.代码实现流程图以及介绍

4.代码实现（python3.6）

5.运行结果以及分析

6.参考文献

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

    ..A..H.       162  2019-08-09 13:51  深度学习之一：卷积神经网络（CNN）详解与代码实现\~$学习之一：卷积神经网络（CNN）详解与代码实现.docx

     目录          0  2019-08-09 13:53  深度学习之一：卷积神经网络（CNN）详解与代码实现

     文件    2355542  2019-08-09 11:24  深度学习之一：卷积神经网络（CNN）详解与代码实现\深度学习之一：卷积神经网络（CNN）详解与代码实现.docx

----------- ---------  ---------- -----  ----

              2355704                    3