ゼロから作るDeep Learningで素人がつまずいたことメモ:7章 - Qiita

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ゼロから作るDeep Learningで素人がつまずいたことメモ:7章 - Qiita

はじめにふと思い立って勉強を始めた「ゼロから作るDeep LearningーーPythonで学ぶディープラーニング... はじめにふと思い立って勉強を始めた「ゼロから作るDeep LearningーーPythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の7章で私がつまずいたことのメモです。実行環境はmacOS Mojave + Anaconda 2019.10、Pythonのバージョンは3.7.4です。詳細はこのメモの1章をご参照ください。（このメモの他の章へ：1章 / 2章 / 3章 / 4章 / 5章 / 6章 / 7章 / 8章 / まとめ） 7章畳み込みニューラルネットワークこの章は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の説明です。 7.1 全体の構造これまでのAffineレイヤーやSoftmaxレイヤー、ReLUレイヤーに加えて、Convolution（畳み込み、コンボリューション）レイヤーとPooling（プーリング）レイヤーが出てくる説明です。 7.2 畳み込み層畳み込み層の説明

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