【翻译论文】An Architecture Combining Convolutional Neural Network (CNN) and Support Vector Machine (SVM)

【翻译论文】An Architecture Combining Convolutional Neural Network (CNN) and Support Vector Machine (SVM) for Image Classification(2017)

一种结合卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的图像分类架构
DOI:10.48550/arXiv.1712.03541

文章目录

  • 摘要:
  • 关键词
  • 1.介绍
  • 2.方法
    • 2.1 机器智能库
    • 2.2数据
    • 2.3 支持向量机
    • 2.4卷积神经网络 (CNN)
    • 2.5 数据分析
  • 3.实验
  • 4.结论与建议
  • 结论
  • 参考文献

摘要:

卷积神经网络(cnn)类似于“普通”神经网络,它们由隐藏层组成,这些层由具有“可学习”参数的神经元组成。这些神经元接收输入,执行点积,然后再进行非线性处理。整个网络表示原始图像像素与其等级分数之间的映射关系。按惯例,Softmax函数是在这个网络的最后一层使用的分

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