CNN（卷积神经网络）是什么？其基本原理与应用

最新推荐文章于 2025-07-10 10:01:46 发布
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作者：机器之心
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卷积神经网络（CNN）在无人驾驶中的应用
优快云 人工智能
12-14 7367
作者：吴双，王江，刘少山 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 无人驾驶的感知部分作为计算机视觉的领域范围，也不可避免地成为CNN发挥作用的舞台。本文是无人驾驶技术系列的第八篇，深入介绍CNN（卷积神经网络）在无人驾驶3D感知与物体检测中的应用。CNN简介卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种...
深入理解卷积神经网络（CNN）：原理与应用
easyaigx的博客
04-09 1176
输入层：接收原始图像数据。卷积层1：提取低级特征。激活层1：引入非线性因素。池化层1：进行下采样。卷积层2：提取更高级的特征。激活层2：继续引入非线性因素。池化层2：降低特征维度。批归一化层（可选）。展平层（Flatten）：将多维特征图展平为一维。全连接层1：整合特征信息。激活层3：引入非线性。输出层：进行最终的预测。这一系列的结构与组件共同作用，形成一个有效的卷积神经网络，以讲求特例的概念和操作。
深度学习03-CNN 应用
约定的博客
02-25 2275
文章目录1 概述2 图片识别+定位 1 概述 CNN主要任务包含物体识别+定位、物体识别、图像分割。 图片识别：图片分类，假设图片中是一个主要对象。 图片识别+定位：可以用矩形框，画出图片中的物体。 物体识别：实际情况中一个图片是包含多个对象的。用矩形框标出所有物体。 图像分割：在物体识别的基础上，检测出物体边缘。 2 图片识别+定位 图片识别：输入：图片；输出：类别标签；评价标准：准确率 图片定位：输入：图片；输出：物体边界框(x,y,w,h)；评价标准：交并准则 (x,y)是左上角的点，w是宽度，h是
卷积神经网络原理详解
06-07
本ppt详细介绍了卷积神经网络的起源背景、算法原理、算法的执行过程、以及CNN的应用场景
卷积神经网络(CNN)的应用
m0_64096844的博客
11-11 1795
基于ai技术的情绪照明智能系统的研究
CNN在机器视觉中的应用
11-26
该文件主要包含了在Matlab条件下开发的CNN神经网络在机器视觉中的应用。
cnn卷积神经网络是什么以及学习cnn卷积神经网络的意义
05-10
#### 一、CNN卷积神经网络定义与特点 CNN（Convolutional Neural Network），即卷积神经网络，是深度学习领域中一种非常重要的模型，尤其适用于处理具有网格结构的数据，如图像、声音等。CNN的主要优势在于其强大的...
深度学习中卷积神经网络(CNN)的基本原理及其应用
01-03
内容概要：本文深入探讨了卷积神经网络（CNN）的基本结构与工作原理。卷积层通过卷积核对输入数据（如图像）执行卷积运算来生成特征图，随后使用激活函数进行非线性变换，再经池化层下采样以压缩数据并保留主特征，...
MATLAB实现CNN卷积神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）
10-13
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种在图像处理领域广泛应用的深度学习模型，近年来也逐渐被引入到其他领域，如自然语言处理和时间序列预测。在这个MATLAB实现的项目中，CNN被用来进行多输入...
【卷积神经网络从原理到实践：架构设计与工程实现全指南】CNN卷积神经网络详解；图像处理与特征提取技术在深度学习中的应用
06-05
本资源为卷积神经网络（CNN）系统性技术手册，深度融合理论原理与工程实践，构建从基础架构到前沿应用的完整知识体系。内容覆盖 CNN 核心组件（卷积层、池化层、全连接层）的数学原理、经典网络架构（AlexNet/VGG/...
CNN卷积神经网络应用于人脸识别（带详细流程+代码实现）
01-30
《DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）》这篇文章的代码，将CNN用于人脸识别，整个实现流程请见：http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/43277187
卷积神经网络CNN的应用场景
weixin_30834783的博客
02-07 8688
卷积网络（Convolutional Network）也叫卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)，是一种专门用来处理具有类似网络结构的数据的神经网络。 例如时间序列数据（可以认为是是在时间轴上有规律地采样形成的一维网格）和图像数据（可以看作是二维的像素网格）。 卷积网络在诸多应用领域都表现优异。 “卷积神经网络’’ 一词表明该网络使用了 卷积（conv...
卷积神经网络（CNN）原理与应用
qq_33578950的博客
04-07 3562
CNN是深度学习领域中最常用的神经网络之一，常用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。在本文中，我将介绍CNN的基本原理，包括卷积、池化、非线性激活函数等，并提供使用PyTorch实现CNN的代码示例。
深度理解机器学习13-CNN的应用领域
clayhell的博客
02-08 4498
CNN的应用领域
卷积神经网络（CNN）：基础概念与应用
m0_68989328的博客
12-25 1677
卷积神经网络是一种具有特殊结构的前馈神经网络，主要由卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）等组成。与传统的前馈神经网络不同，卷积神经网络通过使用卷积操作来提取图像中的局部特征，并通过层次化结构逐渐组合成更高层次的特征表示。
9.CNN最成功的的应用是在CV，那为什么NLP和speech的很多问题也可以用CNN解出来？为什么AlphaGo也用了CNN？
程序员养成日记
03-29 1372
以上几个不相关问题的相关性在于，都存在局部与整体的关系，由低层次的特征经过组合组成高层次的特征，并且得到不同特征之间的空间相关性。 CNN抓住此共性的手段主要有四个：局部连接、权值共享、池化操作、多层次结构。局部连接使网络可以提取数据的局部特征；权值共享大大降低网络的训练难度；池化操作与多层结构一起实现了数据的降维，将低层次的局部特征组合成为较高层次的特征，从而对整个图片进行表示。 ...
学习笔记丨卷积神经网络（CNN）：原理剖析与多领域Github应用
最新发布
weixin_13076497904的博客
07-10 3021
本文深入剖析了卷积神经网络（CNN）的核心原理，并探讨其在计算机视觉、图像处理及信号处理等领域的广泛应用。
CNN入门（一）CNN是什么？
一名FPGA芯片设计爱好者的技术博客
03-09 2077
我是 雪天鱼，一名FPGA爱好者，研究方向是FPGA架构探索和数字IC设计。 关注公众号【集成电路设计教程】，获取更多学习资料，并拉你进“IC设计交流群”。 QQIC设计&FPGA&DL交流群 群号：866169462。 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37146355 一、简介 单从字面上看，卷积神经网络这个词听起来就像是生物学和数学的诡异组合，里面可能还掺了一点计算机科学的意味，但这种神经网络一直在为计算机视觉领域默默贡献着最具影响力的创新。2012
深度卷积神经网络是什么,卷积神经网络结构设计
神经网络爱好者
08-05 3045
卷积神经网络就是将图像处理中的二维离散卷积运算和人工神经网络相结合。这种卷积运算可以用于自动提取特征，而卷积神经网络也主要应用于二维图像的识别。“深”的问题是一个不确定的概念，多少算深？有人认为除了输入层和输出层以外只包含一个隐层的神经网络就是浅层的，多个隐层的就是深层的。按照这样的说法，一个卷积神经网络如果包含一个输入层，一个卷积层，一个输出层，那它就是浅层的。但一般不这样用，何以然啊？使用卷积神经网络不断地去提取特征，特征越抽象，越有利于识别（分类）。那我就一定要将卷积神经网络设计成深层的啊！...
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