卷积网络深度学习算法与实例

作     者：陈旭 张军 陈文伟 李硕豪 Chen Xu;Zhang Jun;Chen Wen-wei;Li Shuo-hao

作者机构：国防科技大学信息系统与管理学院湖南长沙410073 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(6117019) 

出 版 物：《广东工业大学学报》 (Journal of Guangdong University of Technology)

年 卷 期：2017年第34卷第6期

页      码：20-26页

摘      要：卷积神经网络(CNN)和反向传播神经网络结合组成的深度学习模型,是目前应用比较广泛的深度学习模型,但是具体算法有多种.本文针对以CNN为主体的深度学习算法的实现技术,包括卷积核设计、池化的作用、激活函数的选取和训练过程等问题进行详细讨论,并结合实例进行说明,便于对卷积网络深度学习算法的掌握,使其能得到更广泛的应用.最后总结并展望卷积神经网络未来的研究方向.

主 题 词：卷积神经网络 反向传播 深度学习 卷积层 池化层 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.12052/gdutxb.170093

馆 藏 号：203279052...