10个深度学习cnn卷积神经网络经验包

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深度学习学习经验——卷积神经网络（CNN）
Linductor的博客
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中一种非常重要的模型结构，特别擅长处理图像数据。CNN 通过卷积操作和池化操作来自动提取图像的特征，并使用全连接层进行分类或回归等任务。
深度学习-卷积神经网络（CNN）
2301_77698138的博客
09-22 2259
卷积神经网络是一种前馈型神经网络, 受生物自然视觉认知机制启发而来的. 现在, CNN 已经成为众多科学领域的研究热点之一, 特别是在模式分类领域, 由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理, 可以直接输入原始图像, 因而得到了更为广泛的应用. 可应用于图像分类, 目标识别, 目标检测, 语义分割等等. 本文介绍可用于图像分类的卷积神经网络的基本结构.
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解
IronmanJay
01-14 30万+
本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解，通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络（CNN），非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容！
【深度学习】一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）
AI_dataloads的博客
09-24 42万+
在卷积神经网络中，卷积操作是指将一个可移动的小窗口（称为数据窗口，如下图绿色矩形）与图像进行逐元素相乘然后相加的操作。这个小窗口其实是一组固定的权重，它可以被看作是一个特定的滤波器（filter）或卷积核。这个操作的名称“卷积”，源自于这种元素级相乘和求和的过程。这一操作是卷积神经网络名字的来源。上图这个绿色小窗就是数据窗口。简而言之，卷积操作就是用一个可移动的小窗口来提取图像中的特征。
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
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07-02 92万+
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。
深度学习——卷积神经网络(CNN)
Xiao_Ya__的博客
06-01 1万+
深度学习——卷积神经网络(CNN)
【深度学习】卷积神经网络（CNN）简介
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
08-11 5546
自 20 世纪 50 年代以来，人工智能研究人员一直在寻求开发能够理解视觉数据的系统。这一努力催生了计算机视觉领域。2012 年，多伦多大学的研究人员开发出 AlexNet，这是一个人工智能模型，其性能远远优于以前的图像识别算法，这是一个重大突破。AlexNet 由 Alex Krizhevsky 创建，以85%的准确率赢得了 2012 年 ImageNet 竞赛，远远超过亚军的74%。这一成功是由 CNN 推动的，这是一种模仿人类视觉的神经网络。
深度学习03-卷积神经网络(CNN)
liaomin416100569的专栏
05-12 4万+
CNN，即卷积神经网络（Convolutional Neural Network），是一种常用于图像和视频处理的深度学习模型。与传统神经网络相比，CNN 有着更好的处理图像和序列数据的能力，因为它能够自动学习图像中的特征，并提取出最有用的信息。CNN 的一个核心特点是卷积操作，它可以在图像上进行滑动窗口的计算，通过滤波器（又称卷积核）和池化层（Max Pooling）来提取出图像的特征。卷积操作可以有效地减少权重数量，降低计算量，同时也能够保留图像的空间结构信息。
深度学习：卷积神经网络（CNN）
2201_75607087的博客
08-29 1410
卷积就是拿图像局部窗口的数，和卷积核（Filter）做内积 —— 也就是对应元素相乘再相加。卷积核是一组固定权重的小矩阵，就像 “特征探测器”，不同的卷积核能提取不同的特征，比如检测边缘、让图像变模糊等。把卷积核的中心对准输入图像的某个像素，然后把这个像素和周围像素的数值，跟卷积核的权重分别相乘，再把结果加起来，就是输出的像素值；举个例子：输入图像某区域的像素是 [1,2;0,1]，卷积核是 [0,1;-4,2]，那输出像素值就是（1×0）+（2×1）+（0×-4）+（1×2）=4。局部连接与权值共享。
《深度学习》卷积神经网络CNN 原理及其流程解析
wx_AHao1004Y的博客
09-22 2175
卷积核也称为滤波器或特征检测器，在CNN中，卷积核是一个小的矩阵或张量，它通过与输入的图像进行卷积操作来提取图像中的特征。卷积操作可以看作是将卷积核与输入数据的某一部分进行点积运算，然后将结果相加得到一个输出值。卷积核的大小通常是正方形的，并且由多个通道组成，其中每个通道对应一个特征。例如，可以有一个大小为3x3x3的卷积核，其中3x3表示卷积核的空间大小，3表示输入图像的通道数。
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09-30
深度学习中的卷积神经网络（CNN）是一种受到生物视觉系统启发的神经网络结构，其设计目的是为了模仿人类视觉皮质细胞的工作原理。CNN能够从原始图像中自动学习到特征，并且无需复杂的图像预处理。这种网络结构的核心...
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深度学习1.4-pytorch安装
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12-05 124
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深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
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m0_50481455的博客
12-09 252
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
深入浅出卷积神经网络（CNN）：从LeNet到Vision Transformer的演进及其实战应用
云雾J视界的博客
12-04 975
本文系统梳理卷积神经网络从LeNet到Vision Transformer的演进脉络，聚焦“为何选用ResNet而非VGG”这一典型面试问题，揭示其背后的技术选型逻辑。文章基于CVPR、ICLR等顶会论文及MLPerf等公开基准，深入剖析四代架构——奠基（LeNet/AlexNet）、深度爆发（VGG/ResNet）、效率觉醒（MobileNet）与注意力时代（ViT/ConvNeXt）的核心创新与工程权衡。
深度学习与机器学习的3个关键区别
dream_it_come_in的博客
12-05 1126
在人工智能的浪潮中，“机器学习” 和 “深度学习” 是两个高频出现却常被混淆的概念。很多人误以为深度学习是机器学习的 “升级版”，但实际上二者在技术逻辑、适用场景和核心能力上存在本质区别。今天我们就从三个核心维度，拆解它们的关键差异，帮你快速理清 AI 技术的底层逻辑。
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