1. 深度学习之目标分类-卷积神经网络（基础）

原创 已于 2022-10-22 20:19:17 修改 · 675 阅读 · 3 ·
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。
文章标签：

#人工智能 #机器学习 #卷积神经网络

于 2022-09-15 15:45:31 首次发布
该系列博文从基础的感知机开始，逐步解析神经网络的原理，深入浅出地介绍了梯度下降法。接着，详细讲解了BP神经网络的工作机制。最后，重点探讨了卷积神经网络（CNN），包括CNN的直观理解、通道概念以及常见激活函数的应用。适合深度学习初学者按顺序学习。

卷积神经网络基础的博文转载，入门者可按顺序学习。

1 感知机

1-1 感知机详解

1-2 直观理解神经网络和感知机

1-3 深入浅出–梯度下降法及其实现

2 BP神经网络

2-1 详解BP神经网络

2-2 机器学习（周志华）第五章神经网络

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3 卷积神经网络

3-1 从此明白了卷积神经网络（CNN）

3-2 大话卷积神经网络CNN（干货满满）

3-3 如何理解卷积神经网络中的通道（channel）

3-4 深度学习中几种常见的激活函数理解与总结

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

PyTorch深度学习实战（11）——卷积神经网络
盼小辉丶的博客
08-14 2万+
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种广泛应用的深度学习模型。通过参数共享、局部感知和空间结构等优势，能够更好地处理图像数据，并在图像识别、目标检测和图像生成等任务中展现出强大的能力。在本节中，介绍了卷积的计算方法以及卷积神经网络的基本组件，并使用 PyTorch 构建了卷积神经网络以深入了解其工作原理。
学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇
Morganfs的博客
04-12 11万+
深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
深度学习原理-----卷积神经网络
didiaopao的博客
09-01 1万+
利用大量的图片来讲解卷积神经网络的原理
深度学习03-卷积神经网络(CNN)
liaomin416100569的专栏
05-12 4万+
CNN，即卷积神经网络（Convolutional Neural Network），是一种常用于图像和视频处理的深度学习模型。与传统神经网络相比，CNN 有着更好的处理图像和序列数据的能力，因为它能够自动学习图像中的特征，并提取出最有用的信息。CNN 的一个核心特点是卷积操作，它可以在图像上进行滑动窗口的计算，通过滤波器（又称卷积核）和池化层（Max Pooling）来提取出图像的特征。卷积操作可以有效地减少权重数量，降低计算量，同时也能够保留图像的空间结构信息。
深度学习图像分类篇--1.卷积神经网络CNN基础
wjh19970930的博客
04-18 2133
立一个flag，跟着这个教程，做好笔记，好好调包，争取今年进入炼丹期。
深度学习--卷积神经网络
weixin_62835844的博客
12-05 1891
卷积神经网络基础层级结构分析
深入探究深度学习、神经网络与卷积神经网络以及它们在多个领域中的应用
dvlinker的技术专栏
10-25 2万+
深入探究深度学习、神经网络与卷积神经网络以及它们在多个领域中的应用
深度学习4 -- 卷积神经网络(代码实现篇+付详细流程文件)
Lian_Ge_Blog的博客
05-19 3450
本文主要是对之前个人写的CNN原理介绍篇的代码补充，以及代码所使用的相关详细说明
深度学习-图像处理-卷积神经网络
2301_78820199的博客
02-08 3168
卷积神经网络超清晰笔记！简单易懂！
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 91万+
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。
基于深度学习-卷积神经网络的动态识别手写体数字.zip
09-19
本项目旨在通过卷积神经网络实现对手写数字图像的动态识别，利用深度学习的方法，对动态输入的手写体数字图像进行准确分类。 本项目的实现基于深度学习框架，通过构建和训练卷积神经网络模型，使其能够识别手写体...
深度学习Python项目：垃圾图像分类识别-关键模型包括VGG19、DenseNet121与ResNeXt101 - 数据集、PPT文档与代码 - 卷积神经网络 系统版
09-02
使用场景及目标：本项目的目的是通过实际案例让读者掌握如何运用深度学习解决现实世界中的图像分类问题，特别是针对垃圾分类这一应用场景。读者可以学习到如何准备数据集、选择合适的模型架构、编写训练脚本以及评估...
深度学习之--CNN卷积神经网络__整理版.docx
07-27
深度学习之CNN卷积神经网络整理版 本文总结了深度学习中CNN卷积神经网络的基础知识，包括卷积神经网络的概念、卷积操作、池化操作、CNN网络模型、正向传播、反向传播等。 一、卷积神经网络的概念 卷积神经网络...
精选资源
深度学习——卷积神经网络
01-20
1. **卷积神经网络基础** - **二维互相关运算**：这是卷积神经网络的基础运算。输入数组和卷积核（也叫滤波器）通过互相关操作交互，卷积核在输入数组上滑动，每个位置的乘积和构成输出数组的一个元素。例如，卷积...
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 790
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 935
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
最新发布
minhuan的专栏
12-03 1063
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1858
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
LMM-Det：让大型多模态模型在目标检测中脱颖而出
AI浩
12-01 1313
大型多模态模型因其在多模态理解、推理和上下文学习等方面的卓越能力，在人工智能研究和工业界引起了广泛的关注和兴趣。虽然 LMM 在图像描述、视觉问答和视觉定位等多模态任务上已展现出有前景的结果，但其目标检测能力与专业检测器相比仍存在显著差距。为弥补这一差距，我们摒弃了将重型检测器与 LMM 集成的传统方法，提出了 LMM-Det，这是一种简单而有效的方法，它利用大型多模态模型进行纯目标检测，而无需依赖专门的检测模块。
零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 - 作业部落 cmd markdown 编辑阅读器.pdf
09-14
《零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 - 作业部落 cmd markdown 编辑阅读器.pdf》是一个教程文档，主要介绍了卷积神经网络的基本概念和应用。该文档以Cmd Markdown编辑器为工具，提供了深度学习中卷积神经网络的相关知识和操作实例。 该文档的内容分为几个部分，首先介绍了深度学习的基本原理和相关术语，包括神经网络、梯度下降、误差反向传播等。接着详细讲解了卷积神经网络的原理和结构，包括卷积层、池化层和全连接层等。 文档中还介绍了卷积神经网络的常见应用，如图像分类、目标检测和语音识别等，并给出了相应的应用示例和代码实现。同时，还介绍了一些常用的卷积神经网络模型，如LeNet、AlexNet和VGGNet等，详细解释了它们的结构和特点。 在使用Cmd Markdown编辑阅读器进行学习时，可以通过该工具进行代码编写和调试，同时还可以使用Markdown语法进行文档编写和展示。该文档提供了一些代码实例和实战练习，可以帮助初学者更好地理解和应用卷积神经网络。 总的来说，《零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 - 作业部落 cmd markdown 编辑阅读器.pdf》是一个简明扼要的教程文档，通过使用Cmd Markdown编辑器进行学习，可以掌握卷积神经网络的基本原理和应用，并进行相应的实践练习。这对于零基础的入门学习者来说是一份很好的资料。
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