文件名称:
卷积神经网络的意义（卷积层和池化层的意义，工业中与机理的融合等）
开发工具:
文件大小: 28kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：卷积神经网络有卷积层和池化层。包含多个卷积层和池化层。
卷积层有滤波器的作用。多层卷积层可描述为各级滤波器。获取不同粒度的信息
池化层也称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。
传统神经网络特征提取和分类/回归等是分离的，也就是分别做参数的优化，这对整体优化不利。深度学习中，特征提取等和后续应用融合在一起，可以取得更好的性能。
卷积层和池化层都是可以构造的，如果应用到工业，是否可以根据工业特性（所谓工业的机理模型等）构造深度学习？这样能实现机理模型和数据的共同学习。
作者：weixin_41827554
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
