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了解深度学习各种层的实现,看这一篇就够了!
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· · 2018-09-19 21:28
点击蓝字关注这个神奇的公众号~文章来自:https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io 原文作者:Leonardo Araujo dos Santos作者:石文华编辑:田 旭简介一、relu层1、前向传播2、反向传播二、dropout层1、dropout工作原理2、在哪里使用dropout3、dropout的实现4、dropout的功效5、python实现dropout的前向传播6、python实现dropout的反向传播三、卷积层5.1 Im2col5.2前向传播计算图5.3反向传播图5.4小案例1、前向传播2、python实现卷积层的前向传播3、反向传播4、python实现卷积的反向传播5、卷积运算转换为矩阵运算四、池化层1、python实现池化层的前向传播2、python实现池化层的反向传播一、relu 层如何在Python中实现ReLU层? 简而言之,relu层就是输入张量通过一个非线性的relu函数,得到输出,而不改变其空间 ………………………………
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