　在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。

　　　　在学习CNN前，推荐大家先学习DNN的知识。如果不熟悉DNN而去直接学习CNN，难度会比较的大。这是我写的DNN的教程：

深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法

深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)

深度神经网络（DNN）损失函数和激活函数的选择

深度神经网络（DNN）的正则化

1. CNN的基本结构

　　　　首先我们来看看CNN的基本结构。一个常见的CNN例子如下图：

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深度学习（四）：卷积神经网络(CNN)模型结构，前向传播算法和反向传播算法介绍。
在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法.而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一.CNN广泛的应用 ...
【经典卷积神经网络CNN模型之 VGG16Net】模型实验，强烈建议使用GPU来跑，经试验，若使用CPU，普通PC理论上需要超过100小时
声明:仅学习使用~ 建议回顾基础知识: 包含但不限于 [模型实验]几个经典卷积神经网络CNN模型回顾:分组卷积–AlexNet,使用3x3卷积核----VGG,使用多种卷积核结构----Googl ...
一文总结经典卷积神经网络CNN模型
一般的DNN直接将全部信息拉成一维进行全连接,会丢失图像的位置等信息. CNN(卷积神经网络)更适合计算机视觉领域.下面总结从1998年至今的优秀CNN模型,包括LeNet.AlexNet.ZFNet ...
基于卷积神经网络(CNN)模型的垃圾分类设计与实现
本篇博客主要内容如下: 目录项目背景数据集介绍模型构建与训练结果分析结果对比分析项目背景如何通过垃圾分类管理,最大限度地实现垃圾资源利用,减少垃圾处置量,改善生存环境质量,是当前世界各国 ...
【图像识别】基于卷积神经网络CNN手写数字识别matlab代码
1 简介针对传统手写数字的随机性,无规律性等问题,为了提高手写数字识别的检测准确性,本文在研究手写数字区域特点的基础上,提出了一种新的手写数字识别检测方法.首先,对采集的手写数字图像进行预处理,由于 ...
卷积神经网络(CNN)前向传播算法
在卷积神经网络(CNN)模型结构中,我们对CNN的模型结构做了总结,这里我们就在CNN的模型基础上,看看CNN的前向传播算法是什么样子的.重点会和传统的DNN比较讨论. 1. 回顾CNN的结构在上一 ...
深度学习之卷积神经网络CNN
转自:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连 ...
白话机器学习-卷积神经网络CNN
一背景在卷积神经网络CNN 出现之前,图像对于人工智能来说就是一个灾难,主要是有两个原因: 图像需要处理的数据量太大,导致成本很高,效率很低: 图像在数值化的过程中很难保留原有的特征,导致图像处理 ...
深度学习方法（五）：卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning
欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 关于卷积神经网络CNN,网络和文献 ...

卷积神经网络(CNN)模型结构

1. CNN的基本结构

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