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【ZJU-Machine Learning】卷积神经网络-LeNet
卷积神经网络的概念 由手工设计卷积核变成了自动学习卷积核。 何为卷积核？ 我们在《信号与系统》中学到很多变换，如小波变换，傅里叶变换等。 对于傅里叶变换： 对于傅里叶变换中的卷积核，他的作用是，和f(t)信号进行作用（这个作用就是先乘起来再加起来） 而我们学到这些变换，就是为了人使用tensorflow实现cnn进行mnist识别
第一个CNN代码，暂时对于CNN的BP还不熟悉。但是通过这个代码对于tensorflow的运行机制有了初步的理解 1 ''' 2 softmax classifier for mnist 3 4 created on 2019.9.28 5 author: vince 6 ''' 7 import math 8 import logging 9 import numpy 10 import random11 import mjs中的局部函数和全局函数的调用
//局部函数和全局函数的特点 function fc1(){ var name ="chenhao"; function fc2(){ var age = 30; alert(name); } } //fc2(); //报错：NewFile.html:75 Uncaught ReferenceError: fc2 is no