CNN的理解

最新推荐文章于 2025-06-04 11:05:01 发布
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分类专栏： 深度学习 图像处理
本文档通过cs231n课程及5月dl班的学习笔记，深入浅出地介绍了卷积神经网络的基本原理和应用。包括卷积层、池化层等关键组件的工作机制，适合初学者快速入门。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

参考网址：http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/51812459?locationNum=10&fps=1

 

     通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）

CNN核心概念理解
weixin_34365417的博客
12-26 397
卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks，简称CNN)，是一种经典的神经网络算法。由于在图像识别领域取得的良好效果，随着人工智能的火热，它也受到越来越多的关注。CNN的核心概念卷积、池化听起来好像很神秘，了解之后会发现其实也并不复杂。本文试图用通俗的语言，简明扼要地介绍这些关键的概念，给读者带来一个直观的理解。作者在文章最后给出了一些参考资料，以便读者进一步参考。...
理解CNN
B1009的博客
05-24 970
今年来，随着人工智能的发展，神经网络已经成为一个热门话题技术，下面我们来理解下CNN 首先我们了解一下什么是卷积： 卷积能够得到图像的某些特征信息，了解图像处理的人都知道，我们通过卷积可以对图像进行锐化或者模糊，其实是相同的原理，和某些模板卷积操作可以凸显图像的某些特征。 首先我们想象：针对一个神经元，一幅640*360图像，一个神经元要对应640*360个像素点，即一个神经
CNN理解
qq_41780357的博客
07-23 597
1.边界检测示例 假如你有一张如下的图像，你想让计算机搞清楚图像上有什么物体，你可以做的事情是检测图像的垂直边缘和水平边缘。 如下是一个66的灰度图像，构造一个33的矩阵，在卷积神经网络中通常称之为filter，对这个66的图像进行卷积运算，以左上角的-5计算为例 31+00+1-1+11+50+8*-1+21+70+2*-1 = -5 其它的以此类推，让过滤器在图像上逐步滑动，对整个图像进行卷...
一文搞懂卷积神经网络CNN(图文详解)
最新发布
Gupao123的博客
06-04 1738
卷积神经网络（CNN）是一种专用于处理图像、语音等矩阵数据的深度学习模型，其核心是通过局部感知和权重共享高效提取空间特征。CNN由卷积层（特征提取）、池化层（降维）和全连接层（结果输出）三部分组成，模拟人类视觉的分层认知机制。在图像分类、目标检测、语义分割和人脸识别等领域有广泛应用，能够有效降维并保留关键特征。典型应用场景包括产品检测、自动驾驶、医疗分析和安防系统等。
简单练习——python实现卷积神经网络（CNN）识别猫狗，以及我对CNN理解的通俗表达
weixin_45517493的博客
07-01 4297
这是一个用python写CNN的小练习，目标是构建一个能够完成二分类任务（识别猫或者狗）的CNN。 这是一部分的结果展示，可以看到被展示的经过预处理后的图片都被准确 用以训练神经网络的数据集由8000张带标签的jpg图片构成，其中猫狗各4000张。 任务可以分为五个部分： 1.导入训练数据 2.数据预处理 3.构建神经网络 4.训练神经网络 5.评价以及预测结果查看 ...
自然语言处理（五）：字符级卷积神经网络char-cnn理解
悠哉的咸鱼的博客
08-27 1422
论文地址：https://papers.nips.cc/paper/2015/file/250cf8b51c773f3f8dc8b4be867a9a02-Paper.pdf 一、背景 对于语言的输入，按照我们之前的做法是将词汇embedding成词向量。该做法的优缺点如下： 优点： 1、充分考虑了单词的内部信息，比如“love”和"like"作为近义词，生成的词向量会更为相似。 2、因为词汇embedding后包含的信息较多，所以构建模型时不需要大量的训练数据。 缺点: 1、需要考虑到文本的内部语法信
Faster R-CNN理解、讨论
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沈春旭的博客
09-30 2万+
论文 : Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks[J]. PAMI2017. GitHub :     1. matlab version : https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn     2. python version :...
深入理解CNN
10-12
这些网络在医学图像分析、自然场景理解、自动驾驶车辆等领域都发挥了重要的作用。 总的来说，CNN是一种强大的深度学习模型，它通过模拟人类视觉系统的工作方式，能够自动学习和提取输入数据的层级特征。随着研究的...
卷积神经网络CNN笔记（理解CNN数学原理的指南）.pdf
02-24
在学习过程中，初学者应从数学的角度去理解CNN的操作，包括前向传播和反向传播过程，以及如何从数学表达式中理解每个步骤。初学者应该掌握每个数学概念和运算的具体含义，这样才能深入理解CNN的工作原理。通过系统地...
CNN的通俗理解
10-02
CNN卷积神经网络原理的通俗理解，包括什么是神经元，学习的过程，卷积的过程等等
浅易理解：卷积神经网络（CNN）
m0_60657960的博客
03-12 3594
在人工智能领域中，人工神经元是对生物神经元进行模拟的概念模型，它是构建人工神经网络的基本单元。人工神经元的设计意图是模仿生物大脑中神经元处理信息的方式，即接收输入信号、对信号进行加权处理并产生输出响应的能力。一个典型的人工神经元通常包括以下组成部分：​。
CNN（卷积神经网络）的一些简单理解
qq_41985652的博客
04-22 532
  卷积神经网络，就是利用和人大脑相似的原理来进行工作的，人脑是怎么工作的，就是通过一系列的神经元来进行感知，兴奋，传递信息的，就比如你看到一束花，你的视觉神经元兴奋，然后就将这种花图像的神经元信号传递给大脑，然后大脑进行是做相关的处理。        上面说了神经元要兴奋，可是怎么就能让自己训练的CNN网络中（神经元）兴奋呢，哈哈这里我叫神经元就不合适了，因为在CNN网络中是没有神经元这一概念的...
R-CNN理解
TayYoung的博客
12-19 577
Girshick R, Donahue J, Darrell T, et al. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recogniti
深入理解CNN--这一篇就够了
fly_Xiaoma的博客
05-14 1万+
原文：https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/51812459 目录 2 人工神经网络 2.1 神经元 2.2 激活函数 3 卷积神经网络之层级结构 4 CNN之卷积计算层 4.1 CNN怎么进行识别 4.2 什么是卷积 4.3 图像上的卷积 4.4 GIF动态卷积图 5 CNN之激励层与池化层 5.1 ReLU激励层...
【通俗易懂】CNN详细讲解
jxwd的博客
09-04 1667
这一种方式也是常见的介绍CNN的方式，但和刚刚我们上面所说到的意思是一样的（就是同一个东西用不同的方法介绍而已）：我们说，什么是Convolutional Layer呢？这个Layer它有数个的Filter，每一个Filter都是3* 3 * channel大小的tensor那channel数如果为3，就代表着这个图片是彩色的，如果channel数为1，就代表这个图片是黑白的。每一个filter，就代表了它要识别的Pattern，或者说要守备的范围。
CNN卷积理解初步概念理解（对于别人的博客的自己打开方式）
vvickey11的博客
11-27 875
http://www.jeyzhang.com/cnn-learning-notes-1.html根据这个自己的理解 权值共享理解： 1.首先理解权值共享的意义： 意义就是对于大型网络参数过多计算量过大，所以考虑到使用权值共享的思想。 2.怎样权值共享： 对于一张图片（假设是灰度图），图片大小是1000*1000，第一层隐藏层有10^6个神经元。那么我们采用传统的全连接就需要10^1
CNN（卷积神经网络）介绍
sanfengshaonian的博客
11-18 2521
首先什么是CNN呢？我们在这里模仿儿童的学习方式，当小孩子学习一个陌生东西的时候，往往会从问题开始，这里我们拿CNN做对比，来介绍什么是CNN。从上面的对话，我们知道CNN的全称是"Convolutional Neural Network"(卷积神经网络)。而神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元组成，按不同的连接方式构建不同的网络。
深入理解CNN算法分类实现与应用
CNN的分类代码的详细分享可以帮助其他开发者或研究者快速理解和实现自己的图像分类项目。由于文件中未提供具体的代码内容和文件名，故无法给出更详尽的代码知识点说明。但基于提供的标题和描述，以上便是CNN分类算法...
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