CNN的学习资料

最新推荐文章于 2025-06-04 23:28:28 发布
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本文深入浅出地讲解了CNN的学习过程，提供了对CNN学习非常有帮助的见解。

adaboost algorithm:

http://www.douban.com/note/61645119/


CNN的学习

http://www.36dsj.com/archives/24006

http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8781543/

文章讲的很好，深入浅出。对CNN的学习很有帮助。


ch977
关注
RNN 与 CNN：深度学习中的两大经典模型技术解析
专栏
05-06 1999
CNN 和 RNN 是深度学习发展史上的两座里程碑，它们分别在图像和序列建模方面树立了典范。虽然如今已有更多先进的模型架构出现，但理解 CNN 和 RNN 的原理仍然是掌握现代深度学习技术的重要基础。无论你是初学者还是资深开发者，深入掌握这两类模型都将为你打开通往 AI 世界的大门。参考资料。
深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 37万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
卷积神经网络(CNN)学习资料推荐
人工智能
04-14 1万+
WildML – AI, Deep Learning, NLP http://colah.github.io/ Andrej Karpathy blog 这三黄金博客，看完了就可以，而且博文里提到的链接也要看看，墙裂推荐 CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，知乎站内有中文翻译，再配合ke
CNN学习资料链接分享
xuan_zizizi的博客
05-14 602
主要是为了自己使用方便
CNN 学习
Winkyyyyyy的博客
09-10 1159
CNN卷积神经网络的初步学习。
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 92万+
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。
深度学习之路——CNN卷积神经网络详解
06-04 2020
卷积神经网络（CNN）是深度学习的核心模型，专门处理网格结构数据（如图像）。其基本结构包括卷积层（特征提取）、激活函数（非线性化）、池化层（降维）和全连接层（分类输出）。CNN通过局部连接和权重共享显著减少参数数量，具有自动特征提取和空间不变性等优势。经典架构如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet推动了计算机视觉发展。CNN广泛应用于图像分类、目标检测、医学诊断等领域。文章还提供了简单的PyTorch实现代码，并指出CNN将继续在人工智能领域发挥重要作用。
CNN、RNN学习笔记（自用）
zerostartgo的博客
02-23 1227
RNN关注隐层每个神经元在时间维度上的不断成长与进步，变换一下3D的视角，网络结构不变，没有添加新的神经元，但是沿着时间轴recurrent，也就是重复，建立时序上的关联，这里的层级扩展并非神经元数量的真实增加，而是表示隐层在不同时刻的状态。RNN本质上是用一种看似是级联，但实际上却是沿着时序，反复迭代的网络结构，实现了对序列数据的学习。最大值池化，是取当前池化视野中所有元素的最大值，输出到下一层特征图中。虽然池化之前两幅图片的眼睛特征不在一个位置，但是经过池化之后，眼睛特征的位置都是相同的。
深度学习资料集合
2401_86756763的博客
09-02 3246
此外，课程还会通过实际案例和项目，如图像分类、文本处理等，帮助学生掌握使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行实际项目开发的技能。这门课程提供一个全面的架构，涵盖人工智能的多个领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习和数据处理等。该课程专注于深度学习在推荐系统上的应用，旨在帮助学生掌握推荐系统的设计和实现技巧。课程内容通常包括推荐系统的基本原理、协同过滤、内容推荐、深度学习在推荐系统中的应用（如使用神经网络进行用户画像和物品特征建模）等。深度学习推荐系统实战。
精选资源
Mask R-CNN学习资料（全）
09-27
内含Mask R-CNN原文、Faster R-CNN系列文章、网上收集的资料、对内容的详解、很好的学习参考。 Mask R-CNN全文翻译：https://yidamyth.blog.youkuaiyun.com/article/details/127038317?spm=1001.2014.3001.5502 学习...
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
CNN.zip_机器学习_机器学习资料
09-24
在"机器学习资料"这个主题下，提供的文件"CNN_example.ipynb"和"Untitled.ipynb"可能是Jupyter Notebook格式的教程或代码示例，其中详细展示了CNN的应用和实现。".ipynb_checkpoints"文件则是Jupyter Notebook的自动...
cnn学习代码
05-12
本资料集的"cnn学习代码"中可能包含了以下内容：1) 使用Python和深度学习框架（如TensorFlow、Keras或PyTorch）实现CNN的示例；2) 数据预处理的代码；3) 模型构建、训练和评估的完整流程；4) 不同优化器和激活函数的...
机器学习，CNN.zip
04-03
机器学习（ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务，不使用明确的指令，而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型，称为“训练...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
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