卷积神经网络变革

最新推荐文章于 2025-06-04 09:52:32 发布
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#卷积神经网络

博主表示近期没时间写博客，等两个月有空会补充所学内容，现先分享一篇介绍近些年卷积神经网络具有变革性意义工作的总结罗列文章，给出了文章链接。

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最近没有时间写博客，等过两个月，空下来会补一些最近学到的，这里先分享一篇介绍近些年卷积神经网络一些具有变革性意义工作的总结和罗列：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411

卷积神经网络的研究现状,卷积神经网络最新进展
m0_54846070的博客
08-06 3196
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现AI爱发猫。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。...
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]。
计算机视觉，卷积神经网络，经典及变革案例分析
祖国翔的博客
06-13 499
本文主要介绍一些重要的的卷积神经网络模型。 经典网络： LeNet-5[LeCun et al., 1998. Gradient-based learning applied to document recognition]
卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么？
SharePython的博客
05-15 874
当然这是非常基础的用法，现在支持图像、语音多模态的AI大模型能做的事情远远不止于此，简单来说，对于一个任务，它很擅长做0到60%的那部分，然后你去专注做剩下的它不能完成的那部分就好。如果用的好，是可以极大提升工作和学习效率的。卷积核中的数值就是神经网络的权重，也就是要学习的参数，将权重与对应输入位置的值（如果是输入层就是像素值，如果是中间层就是中间层神经元的激活值）相乘，再与偏置相加，经过激活函数，便得到了对应的输出。除此之外，常见的深度神经网络结构还有AE，VAE，RNN，GAN，GNN等等。
卷积神经网络的变革方向
INFINALGEORGE的博客
04-26 729
从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。 卷积只能在同一组进行吗？-- Group convolution Group convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexN...
【卷积神经网络】
2501_90678267的博客
02-20 366
它的核心思想是模仿人类视觉系统的工作原理，通过卷积层、池化层和全连接层的组合，自动学习图像的特征，从而实现对图像的分类、识别和检测等任务。其中 $Z^{(l+1)}$ 是当前层的输出，$W^{(l)}$ 和 $W^{(l+1)}$ 是相邻层的权重矩阵，$b^{(l)}$ 和 $b^{(l+1)}$ 是偏置向量，$\sigma$ 是激活函数(如 sigmoid 或 ReLU)。池化层的核心算法原理是下采样，它的目的是减少卷积层输出的维度，同时保留图像的主要特征。
卷积神经网络与视觉变压器(ViTs)的比较
Yuxin_007的博客
03-19 2810
过去十年中，视觉识别系统经历了重大变革。在计算机视觉的早期，研究人员依赖手工制作的特征和机器学习算法来检测和分类图像中的物体。然而，这种方法受限于特征的质量和从业者的专业知识。2010年代卷积神经网络（CNNs）的出现，彻底改变了这个领域，将计算机视觉任务推向了新的高度，使得物体识别的准确性和效率得到了显著提高。在过去的十年里，CNNs已经成为视觉识别任务的事实上的标准。它们由卷积层、池化层和全连接层组成的层次结构，使其能够学习视觉数据的复杂表示，在广泛的任务上实现了最前沿的性能。
深度学习卷积神经网络（CNN）全析：原理、实战、前沿，开启 AI 视觉新时代
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-30 1789
摘要：本文全方位解读卷积神经网络（CNN）。开篇回溯神经网络发展，凸显CNN处理结构化数据的崛起之势，介绍其在多领域的变革之力。接着详解CNN架构，剖析卷积、池化、全连接层与激活函数原理，深挖数学本质，搭配Python实操展示应用流程，猫狗分类案例尽显效果。还涵盖拓展优化、跨领域融合创新，探讨挑战应对。更追踪前沿融合，分享工程技巧，深挖行业案例，助力CNN科普教育，展望其引领AI未来走向。
深入理解卷积神经网络：从原理到应用
LNNNNNNNNLLLL的博客
06-04 678
如今，无论是手机相册的人脸识别、自动驾驶的实时路况分析，还是医疗影像的肿瘤检测，CNN 都在其中扮演着核心角色。以 32x32 像素的彩色图像为例，输入层神经元数量达到 32x32x3=3072 个，第一层若有 1000 个神经元，仅输入层到第一层的连接就超过 300 万条。（三）全连接层（Fully Connected Layer）：从特征到决策的桥梁​。（一）卷积层（Convolutional Layer）：特征提取的引擎​。（二）池化层（Pooling Layer）：特征的精简与抽象​。
使用PyTorch搭建卷积神经网络进行音频转化
02-04
而深度学习技术的引入，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在图像处理领域的成功应用，为音频处理带来了新的变革。 PyTorch是近年来非常流行的深度学习框架之一，它由Facebook的人工智能...
基于卷积神经网络与注意力机制的研究探讨
08-15
卷积神经网络（CNN）与注意力机制是近年来深度学习领域中的两项重要技术，它们在图像识别、自然语言处理等多个任务中都展现出了卓越的性能。CNN因其高效的特征提取能力在图像处理任务中被广泛应用，而注意力机制的...
基于卷积神经网络的手写体数字识别研究
08-15
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在手写体数字识别中的应用是一个深度学习领域的热门话题。手写体数字识别是将计算机视觉与机器学习相结合的技术，它能够自动识别和处理扫描得到的或数字板输入的...
卷积神经网络结构演化2018版
02-21
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格拓扑结构的数据，如图像（二维网格）或时间序列数据（一维网格）。CNN通过卷积操作来提取输入数据的特征，这使得它在图像识别、视频分析、自然语言...
《基于卷积神经网络的自动驾驶系统的设计与实现》
08-16
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习算法，它在图像处理和识别领域表现出色。在自动驾驶系统中，CNN能够处理和分析来自车辆外部的各种视觉传感器的数据，例如摄像头，用于实时感知车辆...
spnavcfg-0.3.1-1.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
一个涵盖患者、疾病与药物关系的权威医疗 RDF 数据集
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/7d4480e88650 一个涵盖患者、疾病与药物关系的权威医疗 RDF 数据集（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【汽车电子电气】整车线束设计优化：从3D建模到降本增效的全流程解析及挑战应对了汽车电子电气
08-19
内容概要：本文详细阐述了汽车线束设计在整车电气系统中的重要性和设计流程。线束作为整车电子电气架构的物理实现，承担着连接ECU、传感器、执行器等模块的功能，贯穿车辆的动力、安全、智能驾驶等多个领域。文章从线束设计的核心作用、设计流程、核心挑战及降本措施四个方面展开。核心作用包括功能实现、安全保障、性能优化和成本控制；设计流程涵盖3D线束设计、电气原理设计和2D线束设计三个阶段；核心挑战涉及复杂系统集成、轻量化与成本平衡及试装验证；降本措施则通过国产化替代和设计优化来实现。 适合人群：从事汽车电子电气系统设计、开发及制造的工程师和技术人员，尤其是具备一定工作经验的研发人员。 使用场景及目标：①了解线束设计在整个汽车电气系统中的作用及其设计流程；②掌握线束设计的关键技术和挑战，如复杂系统集成、轻量化设计等；③学习如何通过国产化替代和设计优化降低成本并提高产品质量。 其他说明：本文不仅提供了详细的线束设计理论知识，还结合实际案例介绍了具体的实施路径和方法，旨在帮助读者全面理解和掌握线束设计的相关技术。阅读过程中，建议结合实际工程经验，重点关注设计流程中的关键技术点和降本措施的具体实施方案。
2007 年编写的基于 TcpClient 的 HTTP 请求库曾用于数据采集多年
最新发布
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/bd476d5a4ba6 2007 年编写的基于 TcpClient 的 HTTP 请求库曾用于数据采集多年（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【计算机视觉】基于立体视觉的3D目标检测框架优化：联合2D边界框与实例深度估计的高效多类别检测系统设计（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：这篇论文提出了一种基于立体视觉的3D目标检测框架，核心创新包括直接实例深度估计方法、自适应空间特征聚合模块。该框架仅用左图像生成联合2D边界框并预测3D框中心深度，通过减弱背景点影响并整合重要实例特征，提高了3D检测的精度和效率。相比现有方法，该框架在KITTI基准测试上表现出色，实现了更高的检测精度（68.7% AP）和更快的推理速度（8.5 FPS）。论文还详细介绍了框架的核心模块实现，如实例深度估计网络、自适应空间特征聚合模块以及完整的立体3D检测框架，并通过实验验证了各模块的有效性。 适合人群：从事计算机视觉、自动驾驶或机器人领域的研究人员和技术开发者，尤其是对3D目标检测、立体视觉感兴趣的从业者。 使用场景及目标：①提高3D目标检测精度和效率；②研究立体视觉在3D检测中的应用；③探索深度估计和特征聚合的新方法；④应用于自动驾驶、机器人导航等实际场景。 其他说明：论文不仅提供了理论分析，还给出了详细的代码实现，便于读者理解和复现。该框架在KITTI数据集上进行了充分验证，证明了其在多类别3D检测任务中的优越性能。此外，论文还讨论了现有方法的局限性，并提出了针对性的解决方案。
"卷积神经网络：Yann LeCun的创新概念与实践
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，由Yann LeCun等人于1993年首次提出并应用于手写数字识别。LeCun被誉为CNN之父，与Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio并称为“深度学习三巨头”...
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