卷积神经网络代码解析

卷积神经网络全面解析之代码详解.docx，卷积神经网络全面解析之代码详解本文介绍多层感知机算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来代码链接： 从这一个开始，我们将正式进入深度学习的域，开始讨论一些比较复杂的神经网络模型，并使用这些模型来解决较为困难的问题，比如图像识别

在卷积层中，每一层的卷积核是不一样的。比如AlexNet 第一层：96 11 11(96表示卷积核个数，11表示卷积核矩阵宽高) stride(步) = 4 pad(边界补零) = 0 第二层：256 5 5 stride(步) = 1 pad(边界补零) = 2 第三，四层：384 3 3 stride(步) = 1 pad(边界补零) = 1 第五层：256 3*3 stride(步) = 1 pad(边界补零) = 2tensorflow | 神经网络模型| 卷积| 工智能展开