了解卷积神经网络的必要知识——一些资源

最新推荐文章于 2022-08-21 17:38:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39511059/article/details/90519624
此博客分享了关于卷积神经网络的相关内容，包含输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层等知识的帖子链接，还有详解激活层的文章链接以及全连接层作用的知乎问答链接，适合新人学习。

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卷积神经网络相关基础知识
jianshanzhange的博客
01-08 244
深度卷积神经网络的数字实现——二维卷积的纯数字电路实现（二）
隔壁old余的博客
11-14 2942
继第一篇卷积神经网络博客，这里继续更新后文。 3 数字模块实现方案 3.1 总体模块 总体模块不做过多说明，详细请看各底层子模块的介绍。 3.1.1 接口定义 3.2 乘法器子模块 3.2.1 模块功能 实现两个8位有符号数之间的乘法，并输出一个16位的数据。对输出结果不进行截取或饱和处理，保证数据的完备性。 3.2.2 接口定义 3.2.3 实现方案 本乘法器采用类似booth乘法器的算...
卷积神经网络 资源
xiaochaoqu的专栏
09-27 1279
http://blog.163.com/lipse_huang/blog/static/19165754520133954138888/ http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/14222605 http://www.codeproject.com/Articles/16650/Neural-Network-for-Recognition-
深度学习卷积网络的资源
qq_17090877的博客
01-09 410
http://timdettmers.com/2015/03/26/convolution-deep-learning/ http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/49080029
卷积、反卷积、转置卷积资源转载
PyBigStar的博客
12-02 195
虽然很多地方都说反卷积（deconvolution）和转置卷积（transposed convolution）是一个东西，但是严格意义上来讲两者还是有区分的。两者都是指用卷积后的feature map恢复出input的过程，前者指恢复input的大小和数值，而后值仅仅指恢复input大小。 github卷积可视化地址 彻底搞懂CNN中的卷积和反卷积 优快云 结合上面那个卷积可视化项目来讲 有反卷积的数学推导 知乎 ...
卷积神经网络(CNN)的17篇有影响力的论文题目和创新点介绍
11-29
整理了从2012年到2017年15篇国际顶级会议的卷积神经网络(CNN)的架构论文，并注明了每篇论文的创新点。需要注意的是：只是整理了论文题目，并没有下载地址，下载者可以根据题目下载对应的论文。
带详细注释的卷积神经网络经典猫狗识别 Kaggle 项目：卷积神经网络实现
08-14
本文档所介绍的便是这样一个项目——“带详细注释的卷积神经网络经典猫狗识别 Kaggle 项目：卷积神经网络实现”。该项目不仅是对卷积神经网络技术的一次深度实践，也为初学者提供了一个学习和参考的宝贵资源。通过该...
基于卷积神经网络的驾驶员疲劳检测与预警系统设计——Python实现及数据集（优质毕业设计）
05-20
本项目采用的是基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别技术来实现疲劳检测的功能。卷积神经网络是深度学习领域的一种重要算法，它在图像识别、分类和处理方面具有出色的表现，尤其是在处理大量像素数据的图像识别任务中...
医学图像处理医学图像处理-卷积神经网络卷积神经网络_典型的深度学习算法（一）：卷积神经网络（CNN）...
weixin_39830175的博客
11-22 1878
通过上一篇文章，相信大家对深度学习的概念、原理已经有了大致了解，近期企通查将会对深度学习中的几种典型算法进行介绍。在深度学习领域中，已经验证的典型成熟算法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GANs）、深度强化学习（RL）等，下面企通查将带领大家对典型的深度学习算法之一——卷积神经网络（CNN）一探究竟。卷积神经网络（CNN）解决了什么问题？卷积神经网络（CNN），是近...
神经网络 卷积神经网络,卷积神经网络 吴恩达
aifans_bert的博客
08-21 1507
深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机[2]，而人工神经网络的历史更为久远。1989年，燕乐存（YannLeCun）等人开始将1974年提出的标准反向传播算法[3]应用于深度神经网络，这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行，但计算代价非常巨大，神经网路的训练时间达到了3天，因而无法投入实际使用[4]。
深度学习之卷积神经网络
03-27
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含[卷积](https://baike.baidu.com/item/卷积/9411006)计算且具有深度结构的[前馈神经网络](https://baike.baidu.com/item/前馈神经网络/7580523)（Feedforward Neural Networks），是[深度学习](https://baike.baidu.com/item/深度学习/3729729)（deep learning）的代表算法之一。
卷积神经网络英文版综述
04-07
What Do We Understand About Convolutional Networks?论文 卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了论文《What Do We Understand About Convolutional Networks?》，对卷积网络的技术基础、组成模块、当前现状和研究前景进行了梳理，介绍了我们当前对 CNN 的理解。
chap-卷积神经网络.pdf
05-09
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 [1-2] 。由于卷积神经网络能够进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”
Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅰ）
uncle_ll的博客
05-05 3185
来源：阿里云栖社区 https://yq.aliyun.com/articles/74729       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.l...
了解CNN这一篇就够了——关于卷积神经网络的介绍
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喜欢打酱油的老鸟
06-02 2万+
https://www.toutiao.com/a6695023125253325320/ 关于CNN， 第1部分:卷积神经网络的介绍 CNN是什么？：它们如何工作，以及如何在Python中从头开始构建一个CNN。 在过去的几年里，卷积神经网络(CNN)引起了人们的广泛关注，尤其是因为它彻底的改变了计算机视觉领域。在这篇文章中，我们将以神经网络的基本背景知识为基础，探索什么是CNN，...
卷积神经网络经典论文集合（深度学习分类篇）
陈嘿萌的博客
07-03 3573
卷积神经网络2012-2022经典论文大集合。
CNN经典论文突出贡献一览
qq_40710634的博客
01-22 3844
（待更新） 一、Fully Convolutional Networks (FCN) 这篇论文是第一篇成功使用深度学习做图像语义分割的论文。论文的主要贡献有两点： 1.提出了全卷积网络。将全连接网络替换成了卷积网络，使得网络可以接受任意大小的图片，并输出和原图一样大小的分割图。只有这样，才能为每个像素做分类。 2.使用了反卷积层（Deconvolution）。分类神经网络的特征图一般只有原图的几分...
CNN卷积神经网络全面生动解读-深度学习笔记
知行_那片天
07-25 1万+
卷积神经网络就是由卷积层、池化层、全连接层构成的具有局部感知和权值共享能力的深层神经网络
基于 BERT 模型在百度 WebQA 中文数据集上的阅读问答研究
最新发布
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9bebe4bee876 基于 BERT 模型在百度 WebQA 中文数据集上的阅读问答研究（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
卷积神经网络模型与代码压缩包下载
总之，"trained model & model code.rar"资源包含了深度学习中卷积神经网络的核心组件——模型文件和实现代码。这些资源对于理解和应用卷积神经网络至关重要，并且能够帮助开发人员构建自己的视觉识别系统或对现有...
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