卷积神经网络

最新推荐文章于 2025-04-20 23:47:01 发布
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分类专栏： 自然语言处理* 文章标签： 神经网络 深度学习
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基于卷积神经网络的短文本分类方法研究–（详细介绍了卷积神经网络在文本分类上的应用，有效的文本数据特征提取，深度学习的方法）

第一方面，浅层的机器学习到深度学习
第二方面，工程计算和神经

卷积神经网络是词和词之间的联系、文本联系

SVM 机器学习领域，支持向量机SVM
CNN 卷积神经网络
KNN 邻近算法 机器学习
DBN 动态贝叶斯网络（贝叶斯文本分类器）

卷积神经网络概述及python实现
02-24
对于卷积神经网络（CNN）而言，相信很多读者并不陌生，该网络近年来在大多数领域都表现优异，尤其是在计算机视觉领域中。但是很多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱搭建卷积神经网络模型，并不清楚其中具体...
基于多传感器融合和卷积神经网络的机械故障智能诊断python实现源码.tar
11-17
基于多传感器融合和卷积神经网络的机械故障智能诊断python实现源码.tar基于多传感器融合和卷积神经网络的机械故障智能诊断python实现源码.tar基于多传感器融合和卷积神经网络的机械故障智能诊断python实现源码.tar...
Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN
weixin_30678349的博客
06-09 1472
http://m.blog.youkuaiyun.com/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客，详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想，欢迎交流。 [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之：CNN的...
如何利用神经网络做回归问题（全连接以及一维卷积）
shizhengxin123的博客
07-26 2万+
源码、留给自己看的 1、全连接 回归from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model from keras.layers.core import Flatten, Dense, Dropout,Activation from keras.layers.normalization import BatchNor
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解
IronmanJay
01-14 29万+
本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解，通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络（CNN），非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容！
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
热门推荐
结构之法 算法之道
07-02 90万+
2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后，太多的杂事、琐碎事，让我一直想再写点技术性文章但每每恨时间抽不开。然由于公司在不断开机器学习、深度学习等相关的在线课程，耳濡目染中，总会顺带着学习学习。
【深度学习】一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）
AI_dataloads的博客
09-24 37万+
在卷积神经网络中，卷积操作是指将一个可移动的小窗口（称为数据窗口，如下图绿色矩形）与图像进行逐元素相乘然后相加的操作。这个小窗口其实是一组固定的权重，它可以被看作是一个特定的滤波器（filter）或卷积核。这个操作的名称“卷积”，源自于这种元素级相乘和求和的过程。这一操作是卷积神经网络名字的来源。上图这个绿色小窗就是数据窗口。简而言之，卷积操作就是用一个可移动的小窗口来提取图像中的特征。
卷积神经网络(CNN)原理详解
qq_40716944的博客
03-21 5万+
这几年深度学习快速发展，在图像识别、语音识别、物体识别等各种场景上取得了巨大的成功，例如AlphaGo击败世界围棋冠军，iPhone X内置了人脸识别解锁功能等等，很多AI产品在世界上引起了很大的轰动。在这场深度学习革命中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是推动这一切爆发的主力，在目前人工智能的发展中有着非常重要的地位。 【问题来了】那什么是卷积神经网络（CNN）呢？ 1、什么是神经网络？ 这里的神经网络，也指人工神经网络（Artificial..
卷积神经网络综述
最新发布
XU157303764的博客
04-20 2326
本文对卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行了全面综述。首先介绍了卷积神经网络的发展历程，包括早期的理论基础和关键突破。接着详细阐述了卷积神经网络的结构组成，包括卷积层、池化层、全连接层等，分析了各层的作用和特点。然后探讨了卷积神经网络在图像识别、目标检测、语义分割等多个领域的应用，并介绍了一些典型的应用案例。此外，还讨论了卷积神经网络的训练方法和优化技巧，包括数据增强、正则化、超参数调整等。最后，对卷积神经网络的未来发展趋势进行了展望。
卷积神经网络基础知识
weixin_44498476的博客
04-13 1万+
卷积神经网络基础知识:输入输出、网络结构、损失函数和评价指标。
卷积神经网络如何提取特征
IT__learning的博客
07-25 3万+
图像在计算机中的存储 图像其实就是一个像素值组成的矩阵。 1、黑白或灰度图像如何存储在计算机中 在这里，我们已经采取了黑白图像，也被称为一个灰度图像。 这是数字8的图像。现在，如果我们进一步放大并且仔细观察，你会发现图像变得失真，并且你会在该图像上看到一些小方框。 这些小方框叫做 Pixels。我们经常使用的图像维度是X x Y。这实际上是什么意思？ 这意味着图像的尺寸就是图像的高度（x）和宽度（y）上的像素数。 在这种情况下，高度为24像素，宽度为16像素。因此，此图像的尺寸将为24 x 16。尽
毕业设计-基于Python+卷积神经网络的驾驶员疲劳检测与预警系统源码
03-23
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基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别项目源码+详细注释+数据集（毕业设计&期末大作业）
09-20
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Python毕业设计-基于CNN卷积神经网络的网络入侵检测python源码+全部数据
12-06
Python毕业设计-基于CNN卷积神经网络的网络入侵检测python源码+全部数据,个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业和毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习...
多属性决策
ZXY_Hobby的博客
07-26 9257
多属性决策（有限方案多目标决策），实现较好的数据预处理 由决策变量选择对应的决策形式 离散型 进行分析评价的目的是对方案进行排序 连续型 从非劣解集中获取偏好解 数据预处理 遵循非量纲化、归一化 属性值的定性等级 最好、很好、好、较好、相当、较差、差、很差、最差 采取序数标度，取0~10之间的整数 目标重要性判断的矩阵取值 最底层目标权重的计算 复杂的多属性决策问题的目标往往具有层次结构，分
模糊神经网络
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08-17 5747
介绍： 模糊神经网络把神经网络的学习能力引入到模糊系统中，将模糊系统的模糊化处理、模糊推理通过神经网络来表示，一般分为四层： 1 输入层 2 模糊化层 3 模糊推理层 4 输出层
可信度
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07-28 1062
基于商品特征关联度的购物客户评论可信排序方法1 优点 算法介绍清晰，先前的数据处理思路有很大的借鉴意义 1. 设计提取购物网站的展示信息（算法） 2. 基于自然语言处理的用户评论特征词提取（算法），词语级 选取具有表现力的词语 3. 给出相似度定义，分析关联度，评论箱梁构造（算法） 数据 存在胡说乱说，内容与产品使用情况无关，例如，昨天年终奖抽到一部手机，可是我上个月刚好买了一部新的
ngram
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09-21 975
简化链式规则，预测概率 对于1-gram，其假设是P(wn|w1w2…wn-1)≈P(wn|wn-1) 对于2-gram，其假设是P(wn|w1w2…wn-1)≈P(wn|wn-1,wn-2) 对于3-gram，其假设是P(wn|w1w2…wn-1)≈P(wn|wn-1,wn-2,wn-3) 通常，2gram的情况： 我爱/爱自/自然/然语/语言/言处/处理 ngram的python实现，基于s...
图卷积神经网络实战教程
图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks, GCNs）是一种在图结构数据上应用深度学习技术的网络架构。由于图数据的结构与传统的网格数据（如图像像素网格）有本质不同，普通的卷积神经网络（CNNs）无法直接应用...
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