养花网卷积神经网络通俗理解？
卷积神经网络，简称CNN（Convolutional Neural Network），是一种前馈神经网络。
该网络经过设计，能够有效的处理具有类似网格结构的数据，例如图像或声音。
CNN数学模型中的“卷积”一词指的是，将每个神经元对周围神经元的活动反应进行求和运算。
卷积神经网络之所以能够非常适合处理图像数据，是因为该网络能够学习一些简单的特征，例如直线、角和轮廓等，然后在此基础上学习到更加复杂的特征，如纹理、自然物体，最终能够实现识别物体的功能。
因此，卷积神经网络在图像识别等领域被广泛应用。
卷积神经网络十大算法？
1. 目前常用的卷积神经网络算法有很多，但是没有明确的十大算法排名。
2. 这是因为卷积神经网络的发展非常迅速，每年都会有新的算法被提出和改进，而且不同的算法在不同的任务和数据集上表现也会有所差异。
3. 一些常见的卷积神经网络算法包括LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，这些算法在图像分类、目标检测、语义分割等领域取得了很好的效果。
此外，还有一些针对特定任务或特殊结构的算法，如YOLO、FCN、U-Net等，它们在相应的领域也有很高的应用价值。
总的来说，卷积神经网络算法的发展为计算机视觉和深度学习领域带来了巨大的进步和突破。
卷积神经网络做图像分类论文应该从哪些方面入手?
- 最近老板让学习卷积神经网络做图像分类，但是看了CNN的原理和代码后，感觉无从下手，也看了一点论文，不过好像做图像分类方面的比较少，除了那法贰瘁荷诓沽搭泰但骏几篇很出名的以外，不太好找，有没有知道有哪些比较好的相关的论文，可以推荐一下，谢谢了！
- 俺有word文
情感分类 卷积神经网络与循环网络哪个好
- “深度学习”和“多层神经网络”不存在区别关系。深度学习的网络结构是迹福管凰攮好归瞳害困多层神经网络的一种。深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。
卷积神经网络 文本分类时，预训练word2vec的词向量
- 影响因素很多举个例子：我用544M的商品标题语料训练，需要60个小时。但，开启FAST_VERS花酣羔叫薏既割习公卢ION之后只需要20分钟（需要安装Cython）卷积神经网络 文本分类时，预训练word2vec的词向量
如何使用TensorFlow实现卷积神经网络
- 卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork,CNN），最早是19世纪60年代，生物学家对猫视觉皮层研究发现：每个视觉神经元只会处理一小块区域是视觉图像，即感受野。后来到了80年代，日本科学家提出了神经认知机（Neocognitron）的概念，也可以算作是卷积神经网络最初的实现原型，在CS231n的课上说过，卷积神经网络不是一夜产生的，从这个发展过程中我们就可以看出，确实是这样的。卷积神经网络的要点就是局部连接（LocalConnection）、权值共享（Weightsharing）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。比如下面是tensorflow卷积定义relu(W*X+B)W矩阵*X矩阵+B矩阵=W权重variable变量*X(placeholder占位符外部输入)variable变量+B偏重变量，因为深度学习会自动不断地计算loss损失BP来调整wb所以wb初始化可以随便全部都是0都行，所以其实就是X以及Y对于X来说其实我们知道就是我们图像数据Y是图像的标签，但是Y需要转为数学可以计算的值，所以采用one-hot数组记录标签的索引就行，比如xx1xx2xx3相应的y1=[1,0,0]y2=[010]y3=[001]那么其实就是X图像的像素通过外部输入placeholder占位符Y值外部输入通过placeholder占位符我们知道W*X矩阵相乘必须符合MXNNXM=MXM也就是说W的列必须与X的行数目相同这是要注意的，所以上一张shape来规范维度计算，下面是一个卷积层定义relu(wx+b)下面是tensorflow来表示relu(wx+b)的公迹涪管皇攮郝归酮害捆式其中要注意参数strides是卷积滑动的步长你可以配置的系数，下面继续讲X[None,w*h]对于每一个w*h是一个矩阵每一层的w也是一个矩阵每一层的b也是一个矩阵，每一层的输出y1也是一个矩阵y=[w*h]*w+b为了减少系数，我们使用卷积，把它转换成MXN的值，这里就是跟全连接层的不同，使用了卷积转换成了一个MXN的卷积特征而全连接层就是y=wx+b(这里省略了那些relu(wx+b)tanh(wx+b))所以我们现在来看看每一层的w定义因为卷积层的w是需要与w*h提取的MXK来做矩阵相乘所以他是跟卷积核相关以及输入输出相关，对于每一张图像
