[人工智能]深度学习卷积神经网络的秒懂各种操作

最新推荐文章于 2025-05-14 11:41:41 发布
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本文通过生动的GIF动画展示了不同类型的卷积操作，包括多种填充和步长设置下的卷积过程。帮助读者理解卷积神经网络的工作原理，并揭示输入图像的特征提取过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

来给大家总结一下卷积神经网络的各种操作 ,大家能够秒懂!

先来几个静态图: 



卷积算法的一些神奇GIF动画，包括不同的padding和strides。 
 
 
 

上述是四种不同的卷积方式，大家都知道是哪种卷积吧？欢迎评论区给出答案！

搞懂卷积神经网络流程


揭示输入的图像的真面目


 

结束


AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用
AI天才研究院
06-20 1280
1. 背景介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）是一种深度学习算法，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。卷积神经网络的核心思想是利用卷积操作和池化操作对输入数据进行特征提取和分类，从而实现对图像、语音等数据的识别和分类。本文将介绍卷积神经网络的原理、核心概念与联系、数学模型
人工智能、机器学习、神经网络、深度学习和卷积神经网络的概念和关系
xrgs_shz的博客
07-07 2017
深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的有效表示，而这种使用相对较短、稠密的向量表示叫做分布式特征表示（也可以称为嵌入式表示）。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。又称为机器智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与。核心，是使计算机具有智能的根本途径。
人工智能中的卷积神经网络的入门概念
weixin_43811333的博客
04-15 1727
一、对人工智能、机器学习、深度学习、卷积神经网络的认识： 1. 人工智能 人工智能是计算机科学的一个分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 2. 机器学习 机器学习是人工智能的一种实现手段，它是一类算法的总称，最基本的做法是从数据中挖掘出隐含的规律没然后对真实世界中的时间做出决策和预测。 机器学习大家族按照任务类型的角度，可以分为以下类别：按照学习方式，可分为： 3. 深度学习 深度学习是机器学习的一个分支，源于人工神经..
卷积神经网络秒懂
StarRain2016
05-15 524
卷积神经网络各种操作秒懂
深度学习入门——卷积神经网络（CNN）
weixin_43944007的博客
03-28 1120
例如，在图像分类中，CNN可以将输入的图像转换为抽象的特征向量，并将其输入全连接层进行分类。CNN是一种深度学习算法，其基本原理是通过多层卷积、池化、非线性激活等操作，将输入的图像转换为高层次的抽象特征，最终输出分类结果。与传统的神经网络相比，CNN可以自动学习图像中的特征，具有更好的识别准确性和鲁棒性。其中，卷积层用于提取图像中的特征，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于分类。当然，这只是一个简单的CNN神经网络示例，实际应用中，我们需要对模型进行更加深入的优化和调整，才能达到更好的性能。
卷积神经网络 —— 深度学习基础
xuechanba的博客
05-31 1656
深度学习的基本思想
人工智能深度学习卷积神经网络入门
06-16
 通过学习卷积神经网络概述，为什么引入神经网络来做识别，判断，预测，训练模型，激活函数，sigmoid激活函数，导数和切线，sigmoid激活函数如何求导，链式法则，梯度，梯度下降法与delta法则，BP（back ...
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利用大量的图片来讲解卷积神经网络的原理
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在人工智能的浪潮中，卷积神经网络（CNN）以其卓越的性能在图像识别、视频处理等领域大放异彩。它通过模拟人脑视觉系统，利用卷积层、池化层等结构，从数据中自动提取并学习特征，实现高效且准确的分类与识别。本文旨在以简洁明了的方式，揭开CNN的神秘面纱，解析其工作原理，让小伙伴们快速了解这一前沿技术如何推动图像处理的进步，并激发对深度学习领域的兴趣与探索。定义。
一文理解深度学习，卷积神经网络，循环神经网络的脉络和原理1-深度学习基础
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09-27 1879
人体神经细胞工作原理。如下图。树突接受其他神经细胞的刺激。经过细胞核的处理通过轴突进行输出到其他神经细胞或者肌肉。这样传输就会形成一个通路。当我们持续学习一种事物的时候，就会持续的刺激该通路上的所有神经细胞。从而使得通路更加顺畅。形成记忆。从而加深学习。 2 通过模拟上述过程。我们通过计算机模拟构建了一个神经单元。如下图。 该单元也具有输入X(可以有多个)和输出Y(
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本文介绍了卷积的相关概念，以及如何简单地运用OpenCV（Python）编程
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https://towardsdatascience.com/types-of-convolution-kernels-simplified-f040cb307c37 直观介绍了各种迷人的CNN层 一个简短的介绍 卷积使用“kernel”从输入图像中提取某些“特征”。kernel是一个矩阵，可在图像上滑动并与输入相乘，从而以某种我们期望的方式增强输出。看下面的GIF。 上面的kernel可用于锐化图像。但是这个kernel有什么特别之处呢？考虑下图所示的两个输入图像。第一个图像，中心值为3 * 5 + 2
深度学习入门：卷积神经网络
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2301_79704601的博客
05-14 1298
而在实际的卷积运算中，滤波器的应用区域几乎都是重叠的。实际上，前面提到的使用了MNIST数据集的例子中，输入图像就是1通道、高28像素、长28像素的（1, 28, 28）形状，但却被排成1列，以784个数据的形式输入到最开始的Affine层。当时，第1层的卷积层的权重的形状是(30, 1, 5, 5)，即30个大小为5 × 5、通道为1的滤波器。比如，空间上邻近的像素为相似的值、RBG的各个通道之间分别有密切的关联性、相距较远的像素之间没有什么关联等，3维形状中可能隐藏有值得提取的本质模式。
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导读：书山有路勤为径，学海无涯苦作舟 AI：让机器展现出人类智力 机器学习：抵达AI目标的一条路径 深度学习：实现机器学习的技术 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构.
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