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本文基于TensorFlow设计一种卷积神经网络。通过介绍卷积神经网络的结构,研究卷积神经网络中的前向传播和反向传播算法,推导了前向传播和反向传播的数学公式,并利用TensorFlow实现一种卷积神经网络。在CIFAR10数据集上训练6000次的top1准确率为74.3%,验证了方法的有效性。
基于TensorFlow的卷积神经网络的研究与实现
【摘 要】
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本文基于TensorFlow设计一种卷积神经网络。通过介绍卷积神经网络的结构,研究卷积神经网络中的前向传播和反向传播算法,推导了前向传播和反向传播的数学公式,并利用TensorFlow实现一种卷积神经网络。在CIFAR10数据集上训练6000次的top1准确率为74.3%,验证了方法的有效性。
【机 构】
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西北民族大学电气工程学院
【出 处】
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电子技术与软件工程
【发表日期】
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2018年18期
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