卷积神经网络学习

最新推荐文章于 2024-10-01 18:45:33 发布
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分类专栏： Neural Network
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卷积神经网络学习——第二部分：卷积神经网络训练的基本流程
L2000Ryan的博客
11-21 1万+
数据集引入    引入数据集的时候主要需要注意的是预处理的一个操作，在这里主要用的是ToTensor和Normalize两个函数进行归一化处理。其实也不一定需要Normalize这个函数，因为训练其实都是可以的。    但是这里需要注意一下，因为导入数据集的时候操作是固定的。所以为了保证这个操作固定，就最好是用Compose把他们固定起来。如果你在做自己的手写图像识别，那么一定要认真看一下我的注释。因为你手写的时候，导出的文件无论是png还是jpg，他们基本都是彩色图片。（是的，哪怕你看到的都是黑色，但他们
机器学习之卷积神经网络学习
06-28
"机器学习之卷积神经网络学习" 本文将详细介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的基本概念和工作原理。卷积神经网络是一种深度学习模型，常用于图像识别、目标检测和图像分割等领域。 一、神经...
卷积神经网络学习心得
qq_45013882的博客
12-28 3192
YOLOv3学习心得 文章目录YOLOv3学习心得一、卷积神经网络1、卷积二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 一、卷积神经网络 1、卷积 在卷积神经网络中，“卷积”更像是一个，特征提取算子。什么是特征提取算子呢？简单来说就是，提取图片纹理、边缘等特征信息的滤波器。 如： 如上图所示，假设，猫的上眼皮部分（框出部分），这部分的数据，展开后如图中数组所示**（这里，为了叙述简便，忽略了rgb三维通道，把图像当成一个二维数组[类比灰度图片]），我们使用一个算子，来检测横向边沿**——这个算子，让第一行
【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）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。
卷积神经网络学习心得以及代码实现
weixin_46537133的博客
07-29 4450
@TOC 卷积神经网络学习心得 综述 我所理解的卷积神经网络，是一个多层网络，每层由若干个二维平面组成，每个平面由多个神经元组成。这些二维平面是原图像像素被多个卷积核卷积后的结果，将原来是一层（一个平面）的原图卷积成好多层的图合并在一起（好几个平面叠放，可以理解为立体图形），每层之间神经元是不完全连接的，下一层的一个神经元只连接上一层的几个神经元。 一些概念 卷积神经网络涉及一些专业术语： 1.卷积核 一个卷积核代表原图中的一个特征，通过与原图卷积的结果来判定原图是否有该特征，卷积核可以是一个数字组成的二维
卷积神经网络超详细介绍
呆呆的猫的博客
09-19 62万+
海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、Dropout等AlexNet之后，深度学习便一发不可收拾，分类准确率每年都被刷榜，下图展示了模型的变化情况，随着模型的变深，Top-5的错误率也越来越低，目前已经降低到了3.5%左右，同样的ImageNet数据集，人眼的辨识错误率大概为5.1%，也就是深度学习的识别能力已经超过了人类。
学习笔记：卷积神经网络（CNN）
2401_83327355的博客
10-01 2431
文章的内容是在我看了一些卷积神经网络的网课，以及文章后结合自己的理解，对于卷积神经网络的原理进行总结。参考文章写文章的本意是记录自己学习的过程，内容可以源自于教学视频或者文章，我只是学完进行总结。
深度学习 卷积神经网络原理
李乾文的博客
10-30 2262
本文分析了全连接层存在的局限性，然后引出卷积的思想方法，介绍了如何进行卷积、池化计算，提取特征。学习了卷积神经网络，就可以用神经网络高效地进行图像处理，比如说用于人脸识别、图片清晰化、风格迁移等。【目录】一、前言 二、全连接层的局限性 三、卷积层 3.1 如何进行卷积运算？ 3.2 偏置 3.3 填充 3.4 步长 3.5 卷积运算是如何保留图片特征的？ 3.6 三维卷积 3.7 多种特征提取 四、池化层 五、全连接层 六、参考资料
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..
深度学习CNN卷积神经网络学习资料代码示例
03-29
深度学习CNN卷积神经网络学习资料，CNN介绍，发展历程、图像相关任务、代码示例
结合遗传算法的优化卷积神经网络学习方法.pdf
09-26
"结合遗传算法的优化卷积神经网络学习方法" 本文提出了一种结合遗传算法的优化卷积神经网络学习方法，旨在解决经典卷积神经网络学习方法中初始权重设置对学习性能的影响问题。该方法采用遗传算法生成多组初始权重，...
工业自动化领域中步科触摸屏与台达VFD-M变频器通讯实现电机控制功能 - 电机控制
07-29
内容概要：本文档详细介绍了使用步科触摸屏和台达VFD-M变频器实现电机控制功能的技术细节。主要内容涵盖所需的硬件配置（如步科T070触摸屏和支持485功能的USB转485转换头），以及具体的功能实现方法，包括正反转控制、点动停止、频率设定、运行频率读取、电流电压和运行状态的监控。此外，还强调了通讯协议的重要性及其具体实施步骤。 适用人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是那些负责电机控制系统设计和维护的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要集成步科触摸屏与台达VFD-M变频器进行电机控制的应用场合，旨在帮助技术人员掌握正确的硬件选型、安装配置及编程技巧，从而确保系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中提到的操作流程和注意事项有助于避免常见的错误并提高工作效率。同时，提供了详细的通讯说明，确保不同设备之间的兼容性和数据传输的准确性。
langchain4j-community-core-1.0.0-beta4.jar中文-英文对照文档.zip
07-29
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
介电弹性体PID DEA模型的参数配置、控制策略与MatlabSimulink建模研究 实战版
07-29
内容概要：本文详细探讨了介电弹性体（DEA）PID控制模型的参数配置、控制策略及其在Matlab/Simulink环境中的建模方法。首先介绍了DEA的基本特性如迟滞和非线性响应，并给出了具体的机械系统参数（如刚度、质量和阻尼）。接着讨论了PID控制器的设计，包括基础的位置式PID实现以及针对实际应用需要加入的抗饱和和滤波措施。对于存在输入延迟的情况，提出了使用Smith预估器的方法，并指出其对模型精度的要求。面对突加负载等扰动，推荐采用串级控制提高系统的稳定性。最后强调了利用Automated PID Tuning工具进行参数调整时应注意的问题。 适合人群：从事智能材料控制系统研究的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并优化介电弹性体驱动器性能的研究者，在理论学习的基础上掌握具体的操作技能，从而更好地应对实际工程中的挑战。 其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码片段用于指导读者构建自己的DEA控制模型，同时分享了许多实践经验，帮助避免常见的错误。
pso_uav.zip
07-29
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
计算机网络试卷(最终).doc
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07-30
计算机网络试卷(最终).doc
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