最通俗易懂的解释卷积神经网络

最新推荐文章于 2025-09-26 20:56:34 发布
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本文解析了优快云上一篇关于算法标注工程师职责的博客,深入探讨了算法标注流程与技巧,为读者提供了宝贵的行业洞见。
全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络 通俗的解释
u013558123的博客
01-03 1290
全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络
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 91万+
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。
通俗易懂卷积神经网络（通俗易懂和计算）
zh的csnd
11-10 1325
1.输入图片 输入一张图片，为RGB三通道，像素为32x32，记为输入图像：32x32x3，3也叫深度： 2.卷积核 3.计算卷积 3.1如图，将输入图片展开（将图片周围补0），卷积核（有两个卷积核）也展开，图中连线的矩阵的每一个小格子，对应相乘，再相加 3.2将3个矩阵产生的结果求和，并加上偏置项，即0+2+0+1=3，因此就得到了输出矩阵的左上角的3： 3.3对第二个卷积核也作同样...
深度学习入门：一文搞懂卷积神经网络（CNN）原理与实战
最新发布
yun_kumo1028的博客
09-26 1362
深度学习入门：卷积神经网络（CNN）原理与实战 本文系统介绍了卷积神经网络（CNN）的核心原理与应用。主要内容包括： 图像基础：解析图像在计算机中的三维数组表示（高度×宽度×通道） CNN结构：详述卷积层（特征提取）、池化层（降维）和全连接层的工作原理 关键计算：提供特征图尺寸计算公式，说明padding和stride的作用 PyTorch实现：演示如何用代码构建CNN模型进行图像处理 应用场景：解释CNN在计算机视觉领域的优势（局部连接、参数共享等特性） 文章采用理论结合实践的方式，帮助读者从底层理解CN
卷积神经网络ppt
10-04
非常详细的CNN模型的ppt，适合做演讲介绍用，内容简介，通俗易懂。
【转】机器学习入门——浅谈神经网络
bitjoy的博客
01-05 2万+
【转】机器学习入门——浅谈神经网络 个人觉得很全，特别适合接触神经网络的新手。
详细通俗易懂理解卷积神经网络CNN（下）
Jinyang_csdn的博客
04-29 1314
二、卷积神经网络 2.1 卷积神经网络的基本结构 所谓卷积神经网络，其基本网络结构包括：卷积层 ，Pooling层，全连接层。输入数据经过卷积后，得到特征map,特征map很大，直接进行全连接，消耗很大，经过pooling层后，起到特征选择的作用，降低维度，再进行全连接，最后经过非线性化（激励函数）和softmax得到输出。 下面这张图清晰地展示了整个卷积神经网络的基本结构：卷积+Pooling+...
神经网络通俗理解和理解,卷积神经网络通俗理解
jiefu6666的博客
10-05 1050
想象一个黑箱子，你给它输入（样本），它给你输出（实际输出），但是输出和你想要的结果有偏差，于是你事先告诉它你想要的结果（期望输出），它做一些调整（调整内部权值和阈值）以适应你的期望，如此反复，黑箱子就摸透了你的这些样本的规律，于是在来一些没有期望输出的样本就能预测输出了，但是这些样本必须是属于一类问题的，如果换了一类就必须重新训练它，这个黑箱子是神经网络，有很多有层次有连接的神经元构成。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。
卷积神经网络最通俗易懂解释
03-09
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。它的设计灵感来源于人类视觉系统的工作原理。 卷积神经网络主要由三个关键组件构成：卷积层、池化层和全...
### 深度学习通俗理解卷积神经网络：图像识别中的特征提取与模型结构解析
04-08
内容概要：本文旨在通俗易懂地介绍卷积神经网络（CNN），帮助读者理解其基本原理和应用。文章首先回顾了机器学习的发展历程，特别是深度学习的兴起，强调了卷积神经网络作为深度学习重要组成部分的地位。接着，文章...
通俗理解卷积神经网络
gldbys的博客
09-21 7303
               通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）       1 前言     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...
卷积神经网络通俗理解
red_ear的博客
04-24 805
首先放出一张大家熟悉的卷积神经网络示例图：在开始之前，有必要介绍一下卷积神经网络中的名词。卷积层：经过卷积核（滤波器）运算后的特征图。图中为C层采样层：又叫池化层，主要的目的在于减少上一层的特征数量。假设滤波器大小为2，则经过池化过程，特征的数量减少2*2倍。局部感受野：我们将输入的图像划分成很多的小方阵，每个小方阵我们称为局部感受野。卷积核：包含权值的矩阵。言归正传，对比于人工神经网络     ...
通俗讲解卷积神经网络
weixin_42272768的博客
05-14 995
卷积神经网络是目前很火热的一种深度学习神经网络，尤其是在图像识别领域。 卷积神经网络的前身就与视觉感受神经系统有关系。早在1970年代，日本学者福岛邦彦提出了一种基于视觉神经的多层网络。 卷积神经网络，重要的一个内容就是卷积。这个卷积就是用一个小的矩阵去和输入的信息做乘法并相加。 在图像处理领域，也经常使用类似的手段实现图像处理。这也可以解释为什么卷积神经网络适合处理图像识别问题。 第二个重要的内容是池化。池化一般是选出一个方形区域里面的最大值。这就是一种滤波方式或者说平滑方式。当然也可以取平均值或者中位值
CNN系列笔记（一）——通俗理解卷积神经网络
qq_37764129的博客
12-19 5267
在深度学习中，有一个很重要的概念，就是卷积神经网络（CNN），是入门深度学习需要搞懂的东西。 过拟合（Overfitting）：即在当前的样本上表现的非常好，但在测试的数据集上表现就非常糟糕。 1 卷积网络 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格结构的数据的神经网络。“卷积网络”是指那些至少在...
卷积神经网络的最佳解释！
机器学习算法与Python学习
08-12 3435
CNN在图像和视频识别，推荐系统和自然语言处理中有着广泛的应用。在这篇文章中举的例子是计算机视觉，但是，基本概念是一致的，可以应用于任何其他用例。作者 | Harsh P...
深度学习：通俗理解卷积神经网络（CNN-Convolutional Neural Networks）
weixin_42117855的博客
05-05 585
理想的情况下，我们希望，对于那些仅仅只是做了一些像平移，缩放，旋转，微变形等简单变换的图像，计算机仍然能够识别出图中的"X"和"O"。btw，不同人的双眼 看同一个局部信息 所感受到的不同，即一千个读者有一千个哈姆雷特，所以不同的滤波器 就像不同的双眼，不同的人有着不同的反馈结果。与此同时，数据窗口滑动，导致输入在变化，但中间滤波器Filter w0的权重（即每个神经元连接数据窗口的权重）是固定不变的，这个权重不变即所谓的CNN中的参数（权重）共享机制。通常情况下，在CNN中，FC层只会在尾部出现。
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