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為什么感覺學(xué)校里普遍都教java,而不教Golang、Rust、Node.js這些?

用java教你程序設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),我們需要掌握編程思想,語言不是關(guān)鍵。

如何用c 在mnist上實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有哪些參考資料?

在支持向量機(jī)方面,libsvm絕對是首選庫,應(yīng)該是應(yīng)用最廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)庫。讓我們主要推薦一些GitHub的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目!1.1.1網(wǎng)絡(luò)-恒星:2200卷積實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可用于分類、回歸、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。2.深度學(xué)習(xí)工具箱-星級:1000實(shí)施中最熱門的庫存,包括CNN、DBN、SAE、CAE等主流機(jī)型。3.深度學(xué)習(xí)(yusugomo)-星星:800深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是用Python、C/C、Java和scala五種語言實(shí)現(xiàn)的。實(shí)現(xiàn)模型包括DBN/cdbn/RBM/CRBM/DA/SDA/LR。4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)-星星:500這個(gè)是同名書籍的匹配代碼,語言為python。5.rbm-mnist-星星:200這個(gè)是Hinton matlab的C重寫版代碼。實(shí)現(xiàn)了拉斯穆森共軛梯度算法。

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里卷積過濾器的深度問題?

我們通??吹降木矸e濾波器原理圖是這樣的:

這實(shí)際上是卷積濾波器的“展平”或“展平”。例如,上圖中的粉紅色卷積濾波器是3x3x3,即長3,寬3,深3。然而,在圖中,它是在兩個(gè)維度中繪制的-深度被省略。

.由于卷積濾波器的深度與輸入圖像的深度相同,所以原理圖中沒有繪制深度。如果同時(shí)繪制深度,效果如下:

(圖片來源:mlnotebook)

如上所述,卷積濾波器的深度與輸入圖像的深度相同,即3。

順便說一下,輸入圖像深度是3,因?yàn)檩斎雸D像是彩色圖像,深度是3,分別是R、G和b值。

(圖片來源:mlnotebook)

總之,卷積濾波器的深度應(yīng)該與輸入數(shù)據(jù)的深度一致。