深度学习与自然语言处理之四：卷积神经网络模型（CNN）
2016-06-15 00:00
1221 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
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- 深度学习(DL)与卷积神经网络(CNN)学习随笔-05-基于Python的LeNet之CNN
- python机器学习之神经网络(三)
- 人人都能用Python写出LSTM-RNN的代码！[你的神经网络学习最佳起步]
- 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）学习资料
- 深度学习(DL)与卷积神经网络(CNN)学习笔记随笔-04-基于Python的LeNet之MLP
- deep learning 卷积神经网络的实现（Convolution Neural Networks）
- VMWare 中Ubuntu 中的NAT 网络设置
- Java神经网络的框架Neuroph 2.5 with Neuroph Studio 测试
- 神经网络Tips 和Tricks
- 深度学习(DL)与卷积神经网络(CNN)学习笔记随笔-02-基于Python的卷积运算
- python机器学习之神经网络(一)
- [Deep Learning]学习记录1-Python实现神经网络BP算法
- 卷积神经网络在自然语言处理的应用
- 手把手入门神经网络系列(2)_74行代码实现手写数字识别
- Apache httpd与tomcat集群
- 从头开始实现神经网络：入门
- 【深度学习】卷积神经网络（Convolutional Neural Network）
- 深度学习(DL)与卷积神经网络(CNN)学习笔记随笔-01-CNN基础知识点
- 人工神经网络的深入理解
- 机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它