DL：卷积神经网络（CNN）的一些学习网址

深度学习：CNN卷积神经网络学习资源汇总
最新推荐文章于 2025-10-21 22:24:49 发布
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#神经网络 #cnn #卷积神经网络

本文整理了学习卷积神经网络（CNN）过程中涉及的各类网址，包括知乎上的专业解答、优快云上的论文解读、深度学习模型解析及代码实现，以及关于CNN的其他相关资源，帮助读者全面了解和掌握CNN。

将学习CNN过程中所用的网址整理一下。。。。。

与我相关的有关CNN的网址

【1】知乎：卷积神经网络的多层参数是怎么推导的
https://www.zhihu.com/question/42838093/answer/94920915?from=profile_answer_card

【2】知乎：卷积神经网络保证“位移、尺度、形变不变性”该怎么理解
https://www.zhihu.com/question/36980971/answer/94840350?from=profile_answer_card

【3】优快云：CNN-ImageNet Classification with Deep Convolution Neural Networks
http://blog.youkuaiyun.com/omenglishuixiang1234/article/details/50903356

【4】Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN - 莫小 - 博客园
http://www.cnblogs.com/nsnow/p/4562363.html

一些论文

【1】这个是经典的CNN模型，

最低0.47元/天 解锁文章
27、卷积 - 卷积特征的可视化和一个神奇的网站
AI与算法都要通俗易懂
12-05 754
要做这一步需要一个重要的地方，那就是卷积的输出数据我们可以获得，幸运的是，本小册后面的实战部分，我们会自己手写卷积算法，卷积的输出（特征图）我们可以很轻松的获取到。我们可以通过一定的方法，将神经网络每一层卷积的输出（也就是特征图）给劫持出来，在利用一些可视化的方法将其显示出来，便可以直观的看到卷积学到了什么特征了。在这个网站中，你可以非常清晰的看到，一张图片在神经网络中是如何进行的特征提取，以及从前往后的卷积，各自关注到了什么特征。就是想要看一看，在 CNN网络中，那么多卷积，到底提取了哪些特征。
深度学习卷积神经网络（CNN）全析：原理、实战、前沿，开启 AI 视觉新时代
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-30 1981
摘要：本文全方位解读卷积神经网络（CNN）。开篇回溯神经网络发展，凸显CNN处理结构化数据的崛起之势，介绍其在多领域的变革之力。接着详解CNN架构，剖析卷积、池化、全连接层与激活函数原理，深挖数学本质，搭配Python实操展示应用流程，猫狗分类案例尽显效果。还涵盖拓展优化、跨领域融合创新，探讨挑战应对。更追踪前沿融合，分享工程技巧，深挖行业案例，助力CNN科普教育，展望其引领AI未来走向。
神经网络：卷积神经网络
weixin_34138521的博客
04-07 295
一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象，我尽量在下面描述细致一些，但如果要更深入了解整个过程的原理，需要去了解DeepLearning。 这篇文章会涉及到卷积的原理与图...
卷积神经网络（CNN）模型介绍、构造、优化及案例演示
最新发布
AI开发者
10-21 1035
本文介绍了卷积神经网络（CNN）的基础知识和应用。主要内容包括：1）图像基础知识，如二值图像、灰度图像和RGB图像的特征；2）CNN的基本结构和工作原理，包括卷积层、池化层和全连接层的作用；3）卷积计算过程、填充（Padding）和步长（Stride）的作用；4）使用PyTorch实现卷积和池化操作；5）通过CIFAR10数据集展示了图像分类案例的完整流程，包括数据加载、模型构建、训练和评估。文章详细阐述了CNN在特征提取和图像分类中的应用，为读者提供了实用的深度学习实践指南。
卷积神经网络_网址参考
qq_37602161的博客
05-15 225
the data science blog
卷积可视化网站---CNN初学者的神器
OuDiShenmiss的博客
10-21 2万+
推荐一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的可视化网站https://poloclub.github.io/cnn-explainer/。 来自佐治亚理工学院与俄勒冈州立大学的研究者们，合作开发出了一款卷积神经网络交互式可视化工具——CNN 解释器（CNN Explainer）。这个解释器展示了一个 10 层的神经网络，包含卷积层、激活函数、池化层等多个 CNN 初学者无论如何也绕不开的概念。 CNN Explainer 使用 TensorFlow.js 加载预训练模型
学习CNN的比较好的网站
Running_J的博客
01-02 877
记录下最近看的比较好的网站： 网址如下：http://cs231n.github.io/classification/
基于卷积神经网络（CNN）利用 dl4j 实现文本分类
08-15
近年来，卷积神经网络（CNN）已成为执行此类任务的一种强大工具，尤其在图像识别以外的应用场景中显示出卓越的性能。深度学习库DL4J（DeepLearning4J）是Java生态中的一个重要工具，它允许开发者利用Java进行深度...
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。
深度学习（DL）：卷积神经网络（CNN）：从原理到实现
热门推荐
雪伦的专栏
12-01 5万+
序深度学习现在大火，虽然自己上过深度学习课程、用过keras做过一些实验，始终觉得理解不透彻。最近仔细学习前辈和学者的著作，感谢他们的无私奉献，整理得到本文，共勉。1.前言（1）神经网络的缺陷在神经网络一文中简单介绍了其原理，可以发现不同层之间是全连接的，当神经网络的深度、节点数变大，会导致过拟合、参数过多等问题。（2）计算机视觉（图像）背景 通过抽取只依赖图像里小的子区域的局部特征，然后利用这些特
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNS/ConvNets）
公输睚信
09-21 3316
本文翻译自 Convolutional Neural Networks(CNNs / ConvNets)。        卷积神经网络非常类似于普通的神经网络：它们都是由具有可以学习的权重和偏置的神经元组成。每一个神经元接收一些输入，然后进行点积和可选的非线性运算。而整个网络仍然表示一个可微的得分函数：从原始的图像像素映射到类得分。在最后一层（全连接层）也有损失函数（例如 SVM / Softm
卷积神经网络学习资源汇总
num270710的博客
11-12 313
大话卷积神经网络（CNN) 大话CNN经典模型：LeNet 大话CNN经典模型：AlexNet 大话CNN经典模型：VGGNet 大话CNN经典模型：GoogLeNet 大话深度残差网络（DRN）ResNet网络原理 ...
卷积神经网络学习2
Eyrane的博客
05-13 501
经典结构： 感受野：类似神经元只接受其所支配的刺激区域内的信号。 分布式表示：每个语义概念由许多分别在不同神经元中被激活的模式表示，而每个神经元又可以参与到不同的语义概念的表示中去。即“分布式表示”与神经元是一个多对多映射。如输入图像为224*224，最后一层汇合层可得到7*7*512的响应张量，512为最后一层卷积核的个数，对应了512个不同的卷积结果（512张特征图或通道）。对于某个模...
CNN经典网络学习
weixin_38359037的博客
11-28 351
一、经典网络结构介绍 1、LeNet 整个卷积神经网络的开山之作，是卷积神经网络的现代雏形。有7层网络，含卷积层-池化层-卷积层-池化层-3个全连接层。1998年由LeCun提出（卷积神经之父）。 缺点明显：网络层数浅，无激活层。 论文：Lecun,Yann,et al.“Gradient-based learing applied to document recognition.” 2、 Ale...
卷积神经网络概述-七月在线机器学习集训营手把手教你从入门到精通卷积神经网络...
weixin_30793643的博客
03-13 272
卷积神经网络 图像识别问题和数据集 > 计算机视觉中有哪些问题？典型问题：经典数据集。 在 2012 年的 ILSVRC 比赛中 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 使用深度卷积神经网络模型 AlexNet 以显著的优势赢得了比赛，top-5 的错误率降低至了 16.4% ，相比第二名的成绩 26.2% 错误率有了巨大的提升。AlexNet 再一次吸引了广大研究人员对于卷积...
CNN必备网站分享
innovationy的博客
01-14 576
CNN必备网站分享 添加链接描述 添加链接描述 这个是画图的
神经网络训练平台,在线神经网络训练
神器榜
10-04 1076
神经网络学习由称为神经元的基本处理单元互连而成的平行工作的复杂网络系统,简称神经网络。当已知训练样本的数据加到网络输入端时，网络的学习机制一遍又一遍地调整各神经元的权值，使其输出端达到预定的目标。这就是训练（学习、记忆）过程。谷歌人工智能写作项目：小发猫神经网络的学习，也就是训练过程，指的是输入层神经元接收输入信息，传递给中间层神经元，最后传递到输出层神经元，由输出层输出信息处理结果的过程。
卷积神经网络（CNN）可视化网站值得收藏
SmileMoon's Home
02-09 1176
这些资源可以帮助你通过动画、可视化和交互式工具更好地理解卷积神经网络的结构和工作原理。谷歌推出的深度学习交互式平台，虽然主要是全连接网络，但适合学习基础概念。OpenAI提供的神经网络特征可视化工具，展示深度网络中神经元的行为。3Blue1Brown频道的神经网络系列视频，提供精美的动画解释。高质量的交互式论文平台，提供深度学习的详细可视化解释。TensorBoard中用于可视化CNN的图形工具。一个可以生成神经网络结构图的工具，支持卷积神经网络。直观的交互式工具，解释卷积神经网络的基本原理。
神经网络（网站1）
Mr_Wuyan的博客
08-07 348
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663
深度学习入门：卷积神经网络（CNN）解析
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像识别和处理任务。它的设计灵感来源于生物视觉系统，尤其是大脑的视觉皮层。CNN的主要特点是利用卷积层来检测和学习图像中的特征，这些特征可以是边缘、纹理或...
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