卷积神经网络入门

最新推荐文章于 2025-06-04 10:17:46 发布
最新推荐文章于 2025-06-04 10:17:46 发布
阅读量599 收藏
点赞数
分类专栏： 人工智能 文章标签： 卷积神经网络
深度好文：最详细的卷积神经网络入门教程
Tiger数学之家的博客
05-20 3839
卷积神经网络 简介 卷积网络 (convolutional network)(LeCun, 1989)，也叫做卷积神经网络 (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。卷积神经网络主要包括：输入层(Input layer)、卷积层(convolution layer)、激活层（activation layer)、池化层(poling layer)、全连接层(full-connected layer)、输出层(output lay
卷积神经网络入门，卷积神经网络有哪些？新手入门卷积必看，真保姆级教程！
weixin_58797039的博客
12-08 1011
由于深度神经网络通常都是多层卷积的堆叠，通过上一层得到了直线或者曲线后，下一层不再组合像素，而是将线组合成形状，一层一层进行下去，直到形成完整的图片。关卷积神经网络CNN方面的使用，前景，就业还有很多很多，此处就不多做介绍了，为了方便大家，我也整理了很多计算机视觉，机器学习，深度学习方面的学习资料，包含：论文，视频，文章，行业报告，书籍，项目代码等。然而，当使用稍微小一点的学习率时，训练过程会更慢，但不会发散。但是，包括卷积神经网络在内，深度学习训练的一大难题就是，如何选择正确的学习率。
深度学习（四）卷积神经网络入门学习(1)
热门推荐
hjimce的专栏
08-06 7万+
卷积神经网络与我们之前所学到的图像的卷积的区别，我的理解是：我们之前学图像处理遇到卷积，一般来说，这个卷积核是已知的，比如各种边缘检测算子、高斯模糊等这些，都是已经知道卷积核，然后再与图像进行卷积运算。然而深度学习中的卷积神经网络卷积核是未知的，我们训练一个神经网络，就是要训练得出这些卷积核，而这些卷积核就相当于我们学单层感知器的时候的那些参数W，因此你可以把这些待学习的卷积核看成是神经网络的训练参数W。
神经网络：卷积神经网络入门
最新发布
Gupao123的博客
06-04 522
如果你真的想学习人工智能，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
卷积神经网络（入门）
qq_54809548的博客
06-30 680
通过输入层输入，然后根据几个卷积层就重复下面步骤几次，最后输出层输出。卷积计算中的一个基本流程为：卷积-->ReLU（修正线性单元）-->池化（下采样）然后进行全连接，根据权重计算概率，判断。将图像拆分成对应的特征点，被称为卷积核。然后查看被识别图像有无对应的卷积核来确认其是否为目标物体。目标图像经过 卷积核 得出的一个二维图为特征图。常用的：Relu：if x...
Cnn 卷积神经网络（入门）
derder的博客
07-19 1393
CNN 卷积神经网络【1】导论【2】卷积运算什么是卷积？图像上的卷积【3】非线性激活ReLU激励层【4】pooling池化层【5】全连接层【6】神经网络的训练与优化 【1】导论 首先最需要明确的一点就是，卷积神经网络，也就是convolutional neural networks （简称CNN），现在已经被用来应用于各个领域，物体分割啦，风格转换啦，自动上色啦blahblah，但是！！CNN真正能做的，只是起到一个特征提取器的作用！所以这些应用，都是建立在CNN对图像进行特征提取的基础上进行的。 我们先
卷积神经网络 入门介绍 展示PPT
05-01
### 卷积神经网络(CNN)入门介绍 #### 背景及引入 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习领域的重要组成部分，尤其在图像处理、计算机视觉以及自然语言处理等领域有着广泛的应用。随着大数据...
卷积神经网络基础理论知识-pdf
10-04
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，它在图像识别、视频分析、自然语言处理等领域发挥着重要作用。CNN的核心在于其能够自动学习数据的空间层次结构，进而进行特征提取和模式识别。它由多个层次构成，包括卷积层...
卷积神经网络pdf讲义超详细
10-18
### 卷积神经网络(CNN)超详细讲义解析 #### 一、卷积神经网络(CNN)简介 ##### 1.1 卷积神经网络概述 **1.1.1 卷积** - **定义**：卷积是CNN中的核心操作之一，它通过将一个小的权重矩阵（称为卷积核或滤波器）与...
卷积神经网络入门详解
xingzhe22222的博客
11-07 1124
回顾之前所写过的博客   在之前的博客《十四、卷积神经网络（1）：介绍卷积神经网络》《十五、卷积神经网络（2）：卷积神经网络的结构》中只是介绍性的给出了一些关于卷积神经网络的知识。这主要因为《Neural Networks and Deep Learning》这本书中的大部分章节在介绍神经网络，而仅在最后一个部分介绍了卷积神经网络，只介绍了卷积神经网络中的相关概念，如“感受野”、“卷积层”、“池化...
卷积神经网络入门笔记
m0_63211179的博客
04-29 978
神经网络由大量神经元组成，神经元需要非线性的激活函数激活，从而进行非线性变换输出。两个神经元之间的连接代表加权值，称为权重（weight）。不同的激活函数和权重导致不同的输出。基本是w*x + b的形式，其中假如你要去看电影，决定你是否去有两个因素x1、x2。这样，决策模型为g(z) = g(w1x1 + w2x2 + b)，g表示激活函数，b表示bias，即动态调整的偏置项。
机器学习-卷积神经网络入门（一）
weixin_46737548的博客
04-02 256
本文适合初学者观看，是本人学习过程中的总结与体会，对新手很有帮助。
卷积神经网络入门篇
chb4715的博客
05-04 391
html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 100% } body { margin: 0 } article, aside, details, figcaption, figure, footer, header, hgroup, main, menu, na...
卷积神经网络_卷积神经网络入门
weixin_39833763的博客
12-13 182
原本想写卷积神经网络反向推导的，后来突然不想写了就换成卷积神经网络入门好了，本文未涉及padding，卷积步长、池化层作用、三维卷积后续心情好了再补上，如有错误请不吝指出，万分感谢1、卷积卷积定义：卷积就是一种数学运算，我们称 为 的卷积其连续的定义为： 其离散定义为： 例子：假设有两枚骰子，把两枚骰子同时抛出，求两枚骰子点数加起来为4的概率是多少？假设 表示第一枚骰子各个点数出现的概率， ...
TensorFlow实现MNIST数据集卷积神经网络入门
它提供了多种功能强大的工具来构建和训练模型，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是处理图像数据的常用网络结构。MNIST是一个手写数字数据库，包含了成千上万的0-9数字的手写图片样本，通常...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值