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1，求重慶森林資源
2，電腦高手來幫忙
3，網(wǎng)絡(luò)表中的網(wǎng)絡(luò)定義怎么操作
4，如何讓訓(xùn)練siamese全卷積網(wǎng)絡(luò)ilsvrc15
5，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 連接表是怎么定義的

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電腦高手來幫忙

3，網(wǎng)絡(luò)表中的網(wǎng)絡(luò)定義怎么操作

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是將圖像處理中的二維離散卷積運(yùn)算和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。這種卷積運(yùn)算可以用于自動(dòng)提取特征，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也主要應(yīng)用于二維圖像的識(shí)別。逗深地的問題是一個(gè)不確定的概念，多少算深看有人認(rèn)為除了輸入層和輸出層以外只包含一個(gè)隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是淺層的，多個(gè)隱層的就是深層的。按照這樣的說法，一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如果包含一個(gè)輸入層，一個(gè)卷積層，一個(gè)輸出層，那它就是淺層的。但一般不這樣用，何以然啊看使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷地去提取特征，特征越抽象，越有利于識(shí)別（分類）。那我就一定要將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)成深層的?。《彝ǔ＞矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也包含池化層、全連接層，最后再接輸出層。我更傾向于叫它：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Neural Network）。所以，DCNN和DNN的區(qū)別主要就在于DCNN有卷積、池化層，多個(gè)卷積-池化單元構(gòu)成特征表達(dá)，主要應(yīng)用于二維圖像識(shí)別。最粗淺的理解就是：DCNN是帶有二維離散卷積操作的DNN。

網(wǎng)絡(luò)表中的網(wǎng)絡(luò)定義怎么操作

4，如何讓訓(xùn)練siamese全卷積網(wǎng)絡(luò)ilsvrc15

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是將圖像處理中的二維離散卷積運(yùn)算和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。這種卷積運(yùn)算可以用于自動(dòng)提取特征，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也主要應(yīng)用于二維圖像的識(shí)別?！吧睢钡膯栴}是一個(gè)不確定的概念，多少算深？有人認(rèn)為除了輸入層和輸出層以外只包含一個(gè)隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是淺層的，多個(gè)隱層的就是深層的。按照這樣的說法，一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如果包含一個(gè)輸入層，一個(gè)卷積層，一個(gè)輸出層，那它就是淺層的。但一般不這樣用，何以然??？使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷地去提取特征，特征越抽象，越有利于識(shí)別（分類）。那我就一定要將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)成深層的?。《彝ǔ＞矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也包含池化層、全連接層，最后再接輸出層。我更傾向于叫它：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Neural Network）。所以，DCNN和DNN的區(qū)別主要就在于DCNN有卷積、池化層，多個(gè)卷積-池化單元構(gòu)成特征表達(dá)，主要應(yīng)用于二維圖像識(shí)別。最粗淺的理解就是：DCNN是帶有二維離散卷積操作的DNN。

沒看懂什么意思？

5，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 連接表是怎么定義的

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是將圖像處理中的二維離散卷積運(yùn)算和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。這種卷積運(yùn)算可以用于自動(dòng)提取特征，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也主要應(yīng)用于二維圖像的識(shí)別?！吧睢钡膯栴}是一個(gè)不確定的概念，多少算深？有人認(rèn)為除了輸入層和輸出層以外只包含一個(gè)隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是淺層的，多個(gè)隱層的就是深層的。按照這樣的說法，一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如果包含一個(gè)輸入層，一個(gè)卷積層，一個(gè)輸出層，那它就是淺層的。但一般不這樣用，何以然?。渴褂镁矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷地去提取特征，特征越抽象，越有利于識(shí)別（分類）。那我就一定要將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)成深層的啊！而且通常卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也包含池化層、全連接層，最后再接輸出層。我更傾向于叫它：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Neural Network）。所以，DCNN和DNN的區(qū)別主要就在于DCNN有卷積、池化層，多個(gè)卷積-池化單元構(gòu)成特征表達(dá)，主要應(yīng)用于二維圖像識(shí)別。最粗淺的理解就是：DCNN是帶有二維離散卷積操作的DNN。

學(xué)習(xí)得來的。一開始卷積核（參數(shù)w和b）都被“初始化”成很小的“隨機(jī)值”。lecun和bengio教授的文章中建議在處理圖像問題時(shí)，可以選擇將w和b按照~u（-sqrt(3/k)，sqrt(3/k)）初始化。其中k是w和b的連接總數(shù)。假如濾波器的大小是4*4，那么k為16，u表示均勻分布，sqrt(*)為平方根運(yùn)算。當(dāng)然這個(gè)都是從經(jīng)驗(yàn)出發(fā)的建議，并沒有很明確的理論依據(jù)，如果有興趣可以往這方面研究。在使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行bp訓(xùn)練時(shí)，w和b的值都會(huì)往局部最優(yōu)的方向更新，直至算法收斂。所以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)得來的，當(dāng)然為使得算法正常運(yùn)行，你需要給定一個(gè)初始值。深入細(xì)節(jié)可參考：http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html