Questions tagged «deep-learning»

机器学习领域,主要是通过深度神经网络来学习数据的分层表示。

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LeNet中神经元的感受野
我试图更好地了解CNN的接受领域。为此,我想计算LeNet中每个神经元的感受野。对于普通的MLP来说,它相当简单(请参阅http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#sparse-connectivity),但是要计算一个或多个卷积层和池层。 2.卷积层中神经元的感受野是什么?在下面的子采样/合并层中,它的大小是多少?计算这些的公式是什么?

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将神经网络与稀疏输入配合使用时应遵循哪些准则
我的输入极为稀疏,例如输入图像中某些特征的位置。此外,每个功能都可以进行多次检测(不确定是否会影响系统的设计)。我将其表示为k通道“二进制图像”,其中ON像素表示该特征的存在,反之亦然。我们可以看到这样的输入注定是非常稀疏的。 因此,在将稀疏数据与神经网络一起使用时,是否有任何建议,特别是代表检测/位置的数据?
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