深度学习——CNN入门

最新推荐文章于 2025-10-22 15:31:52 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-22 15:31:52 发布 · 535 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括如何工作、滤波器（卷积核）的概念、卷积运算、池化操作、修正线性单元（ReLU）以及全连接层的作用。通过一个简单的图像识别实验，阐述了CNN如何识别图像中的特征，以判断输入是X还是O。

之前再B站上看到一个讲卷积神经网络入门的，感觉挺好的，截图抄下来了！

三、卷积神经网络（CNN）

  1. 卷积神经网络是如何工作的？

   CNN可以解析二维数组表示的图像，并识别图片上的内容。以一个实验为例，使用CNN来判断输入的图片是X还是O；

   将输入图片看作是一个9x9 的一个棋盘。

利用CNN识别输入的图片是X或O。

加大难度，如果每次给的X或O都不一样，例如：

  人类很容易分清，下面两个图片都为X；

 但计算机看到的信息则是二维数组，1或-1；

最低0.47元/天 解锁文章
一文快速预览经典深度学习模型——CNN、RNN、LSTM、Transformer、ViT
Gupao123的博客
06-03 1354
本文系统介绍了深度学习中的关键神经网络模型及其变体。首先详细解析了CNN（卷积神经网络）的基本结构（输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层）和运算原理，包括零填充方式和典型模型（LeNet-5、AlexNet等）。其次阐述了RNN（循环神经网络）的序列处理机制及其长期依赖问题，重点讲解了改进模型LSTM（长短期记忆网络）的门控结构和训练过程。最后介绍了基于自注意力机制的Transformer模型及其视觉应用ViT（Vision Transformer），包括多头自注意力机制和编码器-解码器架构。
PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别
xyaixy的博客
11-10 1497
我们来定义一个简单的卷积神经网络，包含卷积层、池化层和全连接层。这个模型将用于手写数字的分类任务。x = x.view(-1, 64 * 7 * 7) # 展平操作return x此代码定义了一个卷积神经网络（CNN）类，用于图像分类任务，主要包含卷积层、池化层和全连接层。初始化方法。
CNN基本入门总结（归纳）
10-30
介绍神经网络与卷积神经网络：1.层级结构，2.数据处理，3.训练算法，4.优缺点、正则化与Dropout、典型结构与训练
CNN入门介绍
07-22
CNN的入门学习资源，浅显易懂。
# 卷积神经网络(CNN)学习指南
最新发布
weixin_72566925的博客
10-22 900
机器学习：让计算机通过数据学习规律，而不是明确编程的技术。就像教小孩认识猫，不是告诉他猫的所有特征，而是给他看很多猫的图片，让他自己学会识别。深度学习：机器学习的一个分支，使用人工神经网络来模拟人脑的学习过程。深度学习特别擅长处理图像、声音、文本等复杂数据。神经网络：由大量人工神经元组成的计算模型，灵感来自人脑神经元的连接方式。预训练模型就像已经学会基础技能的"助手"，可以帮你更快完成任务。在大规模数据集上预先训练好的模型节省时间和计算资源（不必从零开始训练）提高小数据集上的性能降低过拟合风险。
CNN基础入门
12-06
度机器学习方法有监督学习与无监督学习之分，不同的学习框架下建立的学习模型很是不同。卷积神经网络就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网就是一种无监督学习下的机器学习模型。
CNN入门
weixin_39011425的博客
03-28 458
CNN入门 CNN常用操作 convolution（卷积） pool：stride（池化） padding（填充） CNN常用网络模型简介 VggNet：整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2019032817330576.png?x-oss-process=image/wat...
CNN入门及详解
perfectzxiny的博客
09-26 1578
CNN(卷积神经网络)详解 CNN有三个几本思想，局部感受野(local receptive fields) 权值共享(shared weights) 池化(pooling) DNN全连接神经网络另学 下面是一个三个hidden layer的网络结构图 盗图1 输入层784个神经元，这里我们还原图片原来的样子(28*28)，如下图 盗图2 第一个隐藏层的神经元只与局部区域输入层的神经元相连。下图就是第一个隐藏层的某个神经元与局部区域输入层的神经元相连的情况。 盗图3 这里的局部区域就是局部感受野，它像
毕设&课设：深度学习——基于Tensorflow.zip
07-09
本套件“毕设&课设：深度学习——基于Tensorflow.zip”是专门为大学生课程设计、期末大作业或毕业设计而设计的项目源码包，尤其适合计算机科学与技术、电子信息工程、数学等相关专业的学生使用。它由经验丰富的导师...
《深度学习 —— keras快速开发入门》原书代码
07-26
《深度学习——Keras快速开发入门》是一本旨在引导初学者快速掌握深度学习技术的书籍，特别是使用Keras这一高效且易用的深度学习库。Keras是建立在TensorFlow、Theano或CNTK等后端之上的高级API，使得模型构建、训练...
一文带你快速入门【卷积神经网络（CNN）】
罗小罗同学的博客
03-17 2272
softmax层用于人脸分类**。中间三层都是使用参数不共享的卷积核，即局部卷积。具体原因如下：（1）对齐的人脸图片中，不同的区域会有不同的统计特征，因此并不存在特征的局部稳定性，所以使用相同的卷积核会导致信息的丢失。（2）不共享的卷积核并不增加推理时特征的计算量，仅会增加训练时的计算量。使用不共享的卷积核，由于需要训练的参数量大大增加，因此往往需要增加数据集的样本量以达到较好的效果。
Cnn 卷积神经网络（入门）
derder的博客
07-19 1519
CNN 卷积神经网络【1】导论【2】卷积运算什么是卷积？图像上的卷积【3】非线性激活ReLU激励层【4】pooling池化层【5】全连接层【6】神经网络的训练与优化 【1】导论 首先最需要明确的一点就是，卷积神经网络，也就是convolutional neural networks （简称CNN），现在已经被用来应用于各个领域，物体分割啦，风格转换啦，自动上色啦blahblah，但是！！CNN真正能做的，只是起到一个特征提取器的作用！所以这些应用，都是建立在CNN对图像进行特征提取的基础上进行的。 我们先
卷积神经网络（CNN）入门：深度学习的强大工具
weixin_43701053的博客
05-07 1856
描述了CNN的核心概念，深入浅出讲述CNN的关键内容，及pytorch代码详解。
面向新手的CNN入门指南（一）
爱她就要努力
08-13 1147
https://zhuanlan.zhihu.com/p/37146355 作者：Adit Deshpande编译：Bot编者按：最近小编在搜集CNN卷积计算方面的资料，希望能出一份清晰明了的图文列表，但即便是在CNN介绍已经泛滥的今天，一篇好的、简单易懂的博客文章都是那么稀缺。今天，小编就先编译加州大学洛杉矶分校学生Adit Deshpande的几篇入门文章，希望能给新手读者带来帮助。简介单从字面上看，卷积神经网络这个词听起来就像是生物学和数学的诡异组合，里面可能还掺了一点计算机科学的意味，但这种神经网络
深度学习CNN
Swayzzu的博客
10-30 1090
如果100*100的图，特征太多，100*100*3，加上第二层去比如1000个神经元，参数还得*1000 一个函数只学一个图的一部分。 对图片降采样。 架构： CNN-Convolution Filter是要被学出来的 做内积 这几层合起来叫做feature map 对于彩色的 不需要分开BGR 相当于降采样的神经网络，如下图，本来应该连接36个神经元，但实际连接了9个。 进行卷积的时候，共用同一个权重 CNN-Max...
深度学习——卷积神经网络（CNN）
2301_78696927的博客
07-08 1123
1. 理解有关卷积神经网络的一些概念和构成所有卷积⽹络主⼲的基本元素。包括本⾝、（padding）和（stride）的基本细节、⽤于在相邻区域汇聚信息的、在每⼀层中（channel）的使⽤， 以及有关现代卷积⽹络架构的仔细讨论。
cnn入门
qq_42910179的博客
10-31 205
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs, v_ys): global predict...
cNN入门教程
进阶的小宋
10-23 2473
关于卷积 所谓卷积，其实就是一种滤波方式。这在信号处理、图像处理上经常用到。最简单的在图像里面，一副图像和一个给定图像或者模版的进行卷积，卷积就是对应位置数据相乘然后再相加，比如像前面神经元与神经元全连接在一起的，假设他们是图像，对于其中一个隐含层的节点计算来说，拿出来其实就是一种卷积计算，像下面这样： 这是隐含层的全链接，那部分连接可能就不是I1 到I9，可能只是I1到I3之类的与W1~W3卷积。 一个典型的部分连接其实可以等效为图像滤波一样，比如拉普拉斯滤波模版对图像滤波，像下面这样子： 关于卷积层
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值