CNN卷积神经网络的相关文章

最新推荐文章于 2024-02-04 03:20:30 发布
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#cnn #神经网络

博客提及关于卷积与池化的讲解很不错。卷积与池化是神经网络中的重要概念，在信息技术领域有广泛应用，尤其是在卷积神经网络（CNN）中发挥着关键作用。
深度学习：卷积神经网络
weixin_42406148的博客
04-16 948
2019-4-16 ​ 本文是博主根据国科大吴俊刚老师的《深度学习》课程学习的，文中大部分思路和材料来自于此。 ​ 《DEEP LEARNING》这本书还不错，不过需要一点基础。 ​ 博主目前属于学习的初级阶段，很多方面没写透，后续进行补充 文章目录@[toc]*1.卷积的基本概念**2.神经认知机*3.卷积神经网络基本原理4.经典卷积网络5.卷积神经网络的主要应用[Yoon Kim](http...
CNN两篇好文章
Jiajun的博客
03-07 1926
http://www.youkuaiyun.com/article/2015-09-16/2825716 https://www.zhihu.com/question/34681168
Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅱ）
uncle_ll的博客
05-05 3034
来源：阿里云栖社区 https://yq.aliyun.com/articles/74892     更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者信息 Adrian Colyer：morning paper编辑、Accel Partners投资合伙人、SpringSource首席技术官、VMware技术总监。 领英：http://www.link...
深度学习大神都推荐入门必须读完这9篇论文
以笔为剑的唐吉坷德
01-18 4388
Introduction 卷积神经网络CNN，虽然它听起来就像是生物学、数学和计算机的奇怪混杂产物，但在近些年的机器视觉领域，它是最具影响力的创新结果。随着Alex Krizhevsky开始使用神经网络，将分类错误率由26%降到15%并赢得2012年度ImageNet竞赛（相当于机器视觉界的奥林匹克）时，它就开始声名大噪了。从那时起，一票公司开始在它们的核心服务中使用深度学习技术。例如Faceb
（太长太全面了）CNN超详细介绍
qq_43703185的博客
08-10 3万+
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jiaoyangwm/article/details/80011656 文章目录1、卷积神经网络的概念2、
CNN卷积神经网络详解
qq_44815135的博客
02-04 3029
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。图像分类和识别：CNN在图像分类和识别方面的应用是最为广泛的。通过训练，CNN能够学习到从图像中提取特征的能力，从而实现对图像的分类和识别。例如，在人脸识别、物体检测、车牌识别等领域，CNN都取得了显著的效果。语音识别：CNN也可以应用于语音识别领域，通过对语音信号的卷积和池化处理，提取出语音的特征表示，从而实现对语音的分类和识别。
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
CNN卷积神经网络Matlab时间序列预测程序：高精度预测新探索 卷积神经网络
05-25
内容概要：本文详细介绍了如何利用卷积神经网络（CNN）在Matlab中实现高精度的时间序列预测。文章从引言开始，解释了时间序列预测的重要性及其在现代数据分析中的广泛应用。接着简述了CNN的基本原理，特别是它在处理...
精选资源
计算机视觉——卷积神经网络（CNN）简介.pdf
04-21
计算机视觉——卷积神经网络（CNN）简介 计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它主要研究如何使机器能够像人类一样看懂图像。卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域中的一种深度学习算法，它能够对图像进行...
基于CNN卷积神经网络的Matlab时间序列高精度预测程序
最新发布
08-11
如何利用卷积神经网络（CNN）在Matlab中实现高精度的时间序列预测。文章首先概述了时间序列预测的重要性和CNN的基本原理，接着逐步讲解了从数据准备到模型评估的具体步骤。其中包括数据预处理、CNN模型构建、训练、...
DL之CNN(paper)：关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介、下载地址大全(非常有价值)之持续更新(吐血整理)
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-04 5万+
DL之CNN(paper)：关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介、下载地址大全(非常有价值)之持续更新(吐血整理) 导读 关于CNN，迄今为止已经提出了各种网络结构。其中特别重要的两个网络，一个是在1998年首次被提出的CNN元祖LeNet，另一个是在深度学习受到关注的2012 年被提出的AlexNet。这两个神经网络架构，在整个计算机视觉发展史上，都有...
DL之CNN：关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介总结框架结构图(非常有价值)之持续更新(吐血整理)
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05-04 1万+
DL之CNN：关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介总结框架结构图(非常有价值)之持续更新(吐血整理) 导读 关于CNN，迄今为止已经提出了各种网络结构。其中特别重要的两个网络，一个是在1998 年首次被提出的CNN元祖LeNet，另一个是在深度学习受到关注的2012 年被提出的AlexNet。这两个神经网络架构，在整个计算机视觉发展史上，都有着历史性变革...
关于CNN（卷积神经网络）的不错的文章
_ToDream
03-07 1098
1）https://blog.youkuaiyun.com/dss_dssssd/article/month/2018/09/2? CNN系列文章 2）https://www.cnblogs.com/touch-skyer/p/9150039.html 卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习) 3）https://blog.youkuaiyun.com/cheneykl/article/detail...
你应该知道的9篇深度学习论文（CNNs 理解）
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以后以后的专栏
04-08 7万+
当时看到英文的博客，本想翻译给感兴趣的同学们看看，没想到已经有人翻译，于是作个转载，留给自己和更多的人学习。 英文博客：https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/The-9-Deep-Learning-Papers-You-Need-To-Know-About.html 原文网址：http://blog.csdn.n
CNNs 入门论文汇总
绿色羽毛
05-17 1万+
本文主要总结了卷积神经网络在机器视觉领域的重要发展及其应用。我们将介绍几篇重要的公开发表的论文，讨论它们为何重要。前一半的论文（AlexNet到ResNet）将主要涉及整体系统架构的发展和演变，后一半论文将主要集中在一些有趣的子领域应用上。 1、AlexNet (2012) 这篇文章算是深度学习的起源（尽管有些学者认为Yann LeCun在1998年的论文 paper...
理解卷积神经网络的利器：9篇重要的深度学习论文（上）
阿里云云栖号
03-21 8560
摘要：为了更好地帮助你理解卷积神经网络，在这里，我总结了计算机视觉和卷积神经网络领域内许多新的重要进步及有关论文。 手把手教你理解卷积神经网络(一) 手把手教你理解卷积神经网络(二)本文将介绍过去五年内发表的一些重要论文，并探讨其重要性。论文1—5涉及通用网络架构的发展，论文6—9则是其他网络架构的论文。点击原文即可查看更详细的内容。1.AlexNet（2012）Al...
Faster rcnn相关文章研究
XZZPPP的博客
10-31 6093
一、效果简介 1  多类目标检测，基于VOC2012数据集     MAC :The number of adds andmultiplications     mAP:Mean average precision     GPU：NVIDIA Titan X   我们目前的人脸检测模型是：Faster R-CNN + VGG_CNN_M_1024,即VGG-16的简
大汇总 | 一文学会八篇经典CNN论文
忽逢桃林的博客
07-22 8013
本文主要是回顾一下一些经典的CNN网络的主要贡献。 论文传送门 【google团队】 [2014.09]inception v1: https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf [2015.02]inception v2: https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf [2015.12]inception v3: https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf [2016.02]inception v4: https://ar
cnn卷积神经网络相关论文
03-08
### 卷积神经网络(CNN)相关研究论文 对于寻找关于卷积神经网络（CNN）的研究论文，可以从以下几个方面入手： #### 1. 论文数据库和平台 多个在线资源提供大量与CNN相关的学术文章。Google Scholar是一个广泛使用的搜索引擎，能够帮助找到特定主题下的最新研究成果[^1]。 #### 2. 关键领域应用 由于近年来也开始将CNN应用于自然语言处理(NLP)，并取得了有趣的结果，在这些方向上的探索同样值得关注。例如，有研究表明通过总结什么是CNN以及如何用于NLP可以更好地理解其背后的直觉[^2]。 #### 3. 基础理论和技术细节 了解完整的连接层中神经元的工作原理也是重要的基础知识之一；这有助于更深入地学习CNN的设计理念及其运作机制。具体来说，这类层内的每个神经元都与上一层的所有激活单元相连，并可通过矩阵运算加上偏置项来进行计算[^3]。 为了方便起见，这里给出一些具体的检索建议： - 使用关键词组合如：“convolutional neural networks”，“image recognition”，“natural language processing” - 查看顶级会议发表的文章，比如ICML、CVPR等 - 浏览知名期刊，像《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_papers(query): url = f"https://scholar.google.com/scholar?q={query}" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') titles = [] for item in soup.select('.gs_rt'): title = item.find('a').text if item.find('a') else '[No Title]' titles.append(title) return titles[:5] papers = search_papers("convolutional neural network") print("\n".join(papers)) ```
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