【翻译论文】An Architecture Combining Convolutional Neural Network (CNN) and Support Vector Machine (SVM)
【翻译论文】An Architecture Combining Convolutional Neural Network (CNN) and Support Vector Machine (SVM) for Image Classification(2017)
一种结合卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的图像分类架构
DOI:10.48550/arXiv.1712.03541
文章目录
- 摘要：
- 关键词
- 1.介绍
- 2.方法
- 2.1 机器智能库
- 2.2数据
- 2.3 支持向量机
- 2.4卷积神经网络 (CNN)
- 2.5 数据分析
- 3.实验
- 4.结论与建议
- 结论
- 参考文献
摘要：
卷积神经网络(cnn)类似于“普通”神经网络，它们由隐藏层组成，这些层由具有“可学习”参数的神经元组成。这些神经元接收输入，执行点积，然后再进行非线性处理。整个网络表示原始图像像素与其等级分数之间的映射关系。按惯例，Softmax函数是在这个网络的最后一层使用的分
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