摘要： 矩阵的迹 在线性代数中，一个的矩阵的迹（或迹数），是指的主对角线（从左上方至右下方的对角线）上各个元素的总和，一般记作或： 其中代表矩阵的第i行j列上的元素的值[1]。一个矩阵的迹是其特征值的总和（按代数重数计算）。 迹的英文为trace，是来自德文中的Spur这个单字（与英文中的Spoor是同源词 阅读全文

摘要： 摘要：本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax output lay 阅读全文

摘要： 卷积神经网络采用了三种基本概念:局部感受野(local receptive fields),共享权重(sharedweights),和混合(pooling)。 局部感受野: 在之前看到的全连接层的网络中,输入被描绘成纵向排列的神经元。但在一个卷积网络中,把输入看作是一个 28 × 28 的方形排列的 阅读全文