深度学习与自然语言处理之四:卷积神经网络模型(CNN)
2016-01-26 11:31
791 查看
大纲如下:
1.CNN基础模型
2.单CNN模型的改进
2.1对输入层的改进
2.2Convolution层的改进
2.3Sub-Sampling层的改进
2.4全连接层的改进
3.多CNN模型的改进
4.探讨与思考
本文转载自:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50519566
1.CNN基础模型
2.单CNN模型的改进
2.1对输入层的改进
2.2Convolution层的改进
2.3Sub-Sampling层的改进
2.4全连接层的改进
3.多CNN模型的改进
4.探讨与思考
本文转载自:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50519566
相关文章推荐
- TCP的三次握手和四次挥手详解
- IHttpModule和IHttpHandler 应用笔记
- HTTP 错误 403.14 - Forbidden Web 服务器被配置为不列出此目录的内容
- TCP为什么是四次挥手
- linux网络命令(九)之dstat
- ZOJ 3229 Shoot the Bullet-上下界网络流
- TCP的三次握手和四次挥手
- 为什么TCP是三次握手
- 图解TCP-IP协议
- Linux Is Not Matrix——给虚拟机配置网络的日常
- WCF配置后支持通过URL进行http方式调用
- Android 访问网络图片(弱引用访问)
- XMLHttpRequest 对象解析
- Android之WebView——解决加载Https以及根据网页动态设置WebView高度等难题
- 计算机网络、计算机与网络信息安全及因特网网络服务基础
- 基础网络加载(加入滑动监听,动态刷新)
- Tcp设置发送和接收超时
- tcp连接超时处理
- 1月第3周网络安全报告:被篡改的.COM网站占74.3%
- Android开发--判断网络是否连接