卷积神经网络用于书画篆书的识别-设计...

方案简介 二维卷积是一个相当简单的操作：从卷积核开始，这是一个小的权值矩阵。这个卷积核在 2 维输入数据上「滑动」，对当前输入的部分元素进行矩阵乘法，然后将结果汇为单个输出像素。 一个标准的卷积 卷积核重复这个过程知道遍历了整张图片，将一个二维矩阵转换为另一个二维矩阵。输出特征实质上是在输入数据相同位置上的加权和(权值是卷积核本身的值)。 输入数据是否落入这个「大致相似区域」，直接决定了数据经过卷积核后的输出。这意味着卷积核的尺寸直接决定了生成新的特征时汇合了多少(或几个)输入特征。

建筑业态: 其他通用建筑
系统属性: 其它智能化系统

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