【卷積神經網絡！】CNN原理分析+自己的理解筆記

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【太太太好的解釋了！】Faster RCNN原理分析（二）：Region Proposal Networks詳解http://lib.csdn.net/mobile/article/deeplearning/61641

【空間金字塔池化 - dfsrewgf的博客 - CSDN博客】,

http://m.blog.csdn.net/dfsrewgf/article/details/52605192

 哈哈哈手畫草稿圖

[Tensorflow] Tensorflow卷積理解

http://wossoneri.github.io/2017/12/16/[Tensorflow]conv-in-tf/ 

計算一個二維的卷積.傳入四維的input,該Tensor的形狀爲[batch, in_height, in_width, in_channels].還要傳入一個形狀爲[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]的四維卷積核.
這個方法做了如下操作:

1. 將卷積核壓成形狀爲[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]的二維矩陣
2. 從輸入Tensor提取圖像patches(其實就是把每個channel提出來),生成一個虛擬的Tensor[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]
3. 對每個patch,把每個圖像patch向量右乘卷積核矩陣

CNN(卷積神經網絡)是什麼？有入門簡介或文章嗎？

作者：機器之心

鏈接：https://www.zhihu.com/question/52668301/answer/131573702

來源：知乎

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深度 | 從入門到精通：卷積神經網絡初學者指南（附論文）