卷积神经网络应用 如何用c 在mnist上实现一个简单的卷积神经网络，有哪些参考资料？

如何用c 在mnist上实现一个简单的卷积神经网络，有哪些参考资料？

在支持向量机方面，libsvm绝对是首选库，应该是应用最广泛的机器学习库。让我们主要推荐一些GitHub的深度学习项目！1.1.1网络-恒星：2200卷积实现了神经网络，可用于分类、回归、强化学习等。2.深度学习工具箱-星级：1000实施中最热门的库存，包括CNN、DBN、SAE、CAE等主流机型。3.深度学习（yusugomo）-星星：800深度学习网络是用Python、C/C、Java和scala五种语言实现的。实现模型包括DBN/cdbn/RBM/CRBM/DA/SDA/LR。4.神经网络和深度学习-星星：500这个是同名书籍的匹配代码，语言为python。5.rbm-mnist-星星：200这个是Hinton matlab的C重写版代码。实现了拉斯穆森共轭梯度算法。

如何理解卷积神经网络里卷积过滤器的深度问题？

我们通常看到的卷积滤波器原理图是这样的：

这实际上是卷积滤波器的“展平”或“展平”。例如，上图中的粉红色卷积滤波器是3x3x3，即长3，宽3，深3。然而，在图中，它是在两个维度中绘制的-深度被省略。

.由于卷积滤波器的深度与输入图像的深度相同，所以原理图中没有绘制深度。如果同时绘制深度，效果如下：

（图片来源：mlnotebook）

如上所述，卷积滤波器的深度与输入图像的深度相同，即3。

顺便说一下，输入图像深度是3，因为输入图像是彩色图像，深度是3，分别是R、G和b值。

（图片来源：mlnotebook）

总之，卷积滤波器的深度应该与输入数据的深度一致。

全卷积神经网络中的crop层有什么用处，以及是如何实现的？

有关相关说明，请参阅代码Cafe/SRC/Cafe/layers/crop图层.cpp和cafe/include/cafe/layers/cropu图层.hpp主要原因是在全卷积时，pad被加到原始图像中，比原始图像大。最后，切下垫子。

cnn卷积神经网络中的卷积核怎么确定？

从模型中学习卷积参数，手动确定卷积核的大小和数目。二维卷积核的大小通常是奇数，例如1*1、3*3、5*5、7*7。卷积核数是网络中的信道数。常用的是128 256 512，需要根据具体任务来确定。另外，最近，神经网络自动搜索结构非常流行。最著名的是Google的nasnet，它使用一些启发式遍历来寻找特定数据集的最佳网络结构

我们必须仔细考虑。我们很担心，如果苹果利用你的面子贷款几亿，你会很痛苦。所以如果我们不能用苹果，就必须用华为。如果我们爱我们的国家，我们就必须使用华为。华为将为我们增添智慧

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