CNN的深入理解

最新推荐文章于 2023-08-17 15:31:48 发布
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该博客围绕卷积神经网络（CNN）展开，深入探讨其相关知识。CNN是重要的人工智能技术，在图像识别等领域应用广泛。博客可能涵盖CNN的原理、结构、应用等关键信息，助力读者深入理解这一技术。
https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/5666687.html
深入理解卷积神经网络(CNN)
华仔的博客
07-17 947
前言 深度学习现在这么火热的一大原因就是卷积神经网络（以下简称CNN）在2012的ImageNet竞赛上取得了令人惊讶的进步，准确率提升了10%。所以专栏第一篇我想谈谈卷积神经网络。 在学习卷积神经网络的过程中，我发现大部分资料集中在什么是卷积层，什么是Pooling层，怎么计算每层的输出尺寸，卷积层和Pooling层以什么形式叠加，这些问题上。这些资料虽然带我入了CNN的门，然而等我回过神来，...
深入理解卷积神经网络(CNN)：从原理到实践
最新发布
weixin_68114439的博客
04-16 1281
自2012年AlexNet在ImageNet竞赛中一战成名以来，CNN不断演进，推动着图像识别、医疗影像分析、自动驾驶等领域的快速发展。通过本文的系统介绍，希望读者能够建立起对CNN的全面认识，并能够动手实现自己的CNN模型。记住，理解原理只是第一步，持续的实践和创新才是掌握CNN的关键！- 参数爆炸：一张28×28的灰度图像展开后就有784个输入节点，若第一隐藏层有1000个神经元， 仅这一层就需要784,000个参数！- 降低空间维度，减少计算量。
深入理解CNN
10-12
深入理解CNN，包括CNN的过程显示和前向后向推倒，以及CNN的应用举例。
深度学习笔记9：卷积神经网络（CNN）入门
简书博客搬家测试账号
07-30 670
欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！ 对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tsaiedu，并注明消息来源，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。 作者简介： 鲁伟：一个数据科学践行者的学习日记。数据挖掘与机器学...
深入理解CNN--这一篇就够了
fly_Xiaoma的博客
05-14 1万+
原文：https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/51812459 目录 2 人工神经网络 2.1 神经元 2.2 激活函数 3 卷积神经网络之层级结构 4 CNN之卷积计算层 4.1 CNN怎么进行识别 4.2 什么是卷积 4.3 图像上的卷积 4.4 GIF动态卷积图 5 CNN之激励层与池化层 5.1 ReLU激励层...
深入理解CNN综述
04-03
因此，进一步理解CNN中的卷积核学到了什么，以及为什么某些架构选择比其他选择更好，对于提升CNN的科学理解以及实用能力至关重要。 此外，CNN在实际应用中的性能受到多种因素的影响，其中包括网络结构、训练数据量...
卷积神经网络测试题解析：深入理解CNN核心知识点及应用场景
01-08
通过这份测试题，读者可以更好地理解CNN的基本原理和技术细节。 适合人群：正在学习或从事深度学习尤其是卷积神经网络研究的技术人员，或者想要巩固自己在这方面的专业知识的人士。 使用场景及目标：这份资料非常...
深入理解卷积神经网络（CNN）.md
08-18
通过学习本讲义，您将深入了解卷积神经网络在计算机视觉和自然语言处理领域的应用，为您在深度学习领域的探索和研究提供有力支持。希望您能在实践中收获丰富的经验和知识！
深入理解CNN的细节
weixin_33851177的博客
04-18 277
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅰ）
uncle_ll的博客
05-05 3233
来源：阿里云栖社区 https://yq.aliyun.com/articles/74729       更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者信息 Adrian Colyer：morning paper编辑、Accel Partners投资合伙人、SpringSource首席技术官、VMware技术总监。 领英：http://www.l...
CNN（卷积神经网络）python代码
11-27
CNN实现MNIST分类，在测试集上实现准确率0.99，TensorFlow实现，容易上手
python实现的CNN代码
12-10
本资料为基于python的卷积神经网络(CNN)实现 layer文件夹中包括卷积层、池化层、全连接层、relu层等基础层 没有调用tensorflow, pytorch等深度学习框架，手动实现了各层的反向传播BP算法
CNN细节
weixin_30405421的博客
09-27 135
1、各层作用 输入层输入层是整个神经网络的输入，一般代表的是图片的像素矩阵(一般为三维矩阵，即像素x像素x通道) 卷积层每一层卷积都会提取数据特征,再经过组合和抽象形成更高阶的特征。 池化层保留最显著的特征，提升模型的畸变容忍能力（平移不变性）。池化层可以非常有效地缩小图片的尺寸。从而减少最后全连接层的参数，在加快计算速度的同时...
CNN 相关观念的理解
hexueqiang93的博客
07-04 311
CNN的基本组件包括：感知器、激活函数、卷积层、池化层、正则化、全连接层、Softmax回归。下面分别对这些组件进行介绍。 1、感知器 感知器是神经网络的组成单元。一个感知器可以接受多个输入（x1,x2…,xn），每个输入上有一个权值wi，此外还有一个偏置项b（一般用w0表示）。感知器的激活函数可以有很多选择，比如我们可以选择如下阶跃函数f来作为激活函数： 感知器的输出则为下面的公式表示： 2、激活函数 激活函数的作用是为了给神经网络加入一些非线性性因素，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。常用
【深度学习】Python实现CNN操作（附代码）
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qq_44747572的博客
10-25 2万+
文章目录0 动机1. Conv2. MaxPool3. Softmax4. Train >参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/102119808 （可以直接看这个） 0 动机 通过普通的神经网络可以实现，但是现在图片越来越大，如果通过 NN 来实现，训练的参数太多。例如 224 x 224 x 3 = 150,528，隐藏层设置为 1024 就需要训练参数 150,528 x 1024 = 1.5 亿 个，这还是第一层，因此会导致我们的网络很庞大。 另一个问题就是特征位置
python中的cnn：介绍和基本使用方法
weixin_36873225的博客
08-17 1405
首先，我们加载数据并对图像数据进行归一化处理。然后，我们创建一个Sequential模型，并依次添加卷积层、池化层和全连接层。最后，我们编译模型，使用训练数据对模型进行训练，并在测试数据上评估模型的性能。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种在图像识别、语音识别、自然语言处理等许多领域取得显著成功的深度学习模型。CNN的设计灵感来源于生物的视觉系统，由多个卷积层、池化层和全连接层组成。这里，我将给出一个简单的使用Keras构建CNN的例子。
【Python教程】计算机视觉的基石——读懂 CNN卷积神经网络
m0_60720377的博客
08-26 2077
神经网络接受输入图像/特征向量，并通过一系列隐藏层转换，然后使用非线性激活函数。每个隐藏层也由一组神经元组成，其中每个神经元都与前一层中的所有神经元完全连接。神经网络的最后一层（即“输出层”）也是全连接的，代表网络的最终输出分类。 CNN神经网络 一般卷积神经网络有如下结构： •数据输入层/ Input layer •卷积计算层/ CONV layer •ReLU激励层 / ReLU layer •池化层 / Pooling layer •全连接层 / FC layer 当然卷积层，Rel
PyTorch深度学习中卷积神经网络（CNN）的讲解及图像处理实战（超详细 附源码）
showswoller的博客
11-25 4519
PyTorch深度学习中卷积神经网络（CNN）的讲解及图像处理实战（超详细 附源码）
【python】keras包：深度学习（ CNN卷积神经网络 convolution nulear network）
高斯的博客
05-06 1237
python中的VGG包，主要用于抓取图片特征；一般借助VGG算法抓取特征后，通过MLP算法进行训练和预测。
深入理解CNN算法分类实现与应用
CNN的分类代码的详细分享可以帮助其他开发者或研究者快速理解和实现自己的图像分类项目。由于文件中未提供具体的代码内容和文件名，故无法给出更详尽的代码知识点说明。但基于提供的标题和描述，以上便是CNN分类算法...
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