卷积神经网络与人工神经网络

最新推荐文章于 2025-03-16 22:06:07 发布
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本文详细介绍了卷积神经网络(CNN)的基本组成结构，包括卷积层、池化层和全连接层的功能与工作原理，并强调了CNN与传统全连接神经网络(ANN)之间的区别。

1.卷积层 ：每个卷积核产生一张提取后的单通道图像(3通道进行卷积后也是1张了，因为累加了)

2.pooling层：对每张矩阵是单连接的，即一张矩阵对应一个pooling。

3.全连接层：相当与把3张图像，即[C,W,H]进行展平为C*W*H个神经元，全连接到全连接层

卷积层不要和全连接混了！看图以为卷积不也是全连接吗？？？

     ANN为全排列方式展示出来，即1维度，而CNN每层的神经元都是3维度展示出来，但其内部的实现原理都是由神经元模型组成的神经网络

 

左边是实际的情况，右边是普通的图 输出的值代表神经元的个数（不是卷积核代表神经元的个数，他代表权重）

12、物联网中的人工神经网络与卷积神经网络详解
rgv2345678的博客
07-25 43
本文详细介绍了物联网中的人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）的应用与原理。内容涵盖反馈神经网络的类型及实现、无监督学习的主要算法、CNN的基本组件和架构，以及常见的CNN模型如LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet的对比分析。同时，还介绍了CNN的训练流程、实际应用案例，并对未来发展趋势进行了展望。文章旨在帮助读者理解不同神经网络模型的特点，并根据具体需求选择合适的模型进行应用开发。
人工智能CNN 卷积神经网络结构（tensorflow代码实现）
人工智能研究所的博客
05-23 455
通过上期的分享，我们了解了手写数字识别的基本原理以及CNN卷积神经网络的基本原理，本期我们结合MNIST数据集，来用代码来实现CNN。（手写数字识别是TensorFlow人工智能最基础的案例，这个跟学习编程语言的hello Word一样）具体每个步骤的含义，我们下期分享CNN如何来识别MNIST手写数字，来一起分享具体的过程。以上便是一个完整的CNN卷积神经网络的结构。
人工神经网络与卷积神经网络区别与联系
m0_54846070的博客
08-27 3353
这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。..
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aifans_bert的博客
08-09 1258
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人工神经网络(NN)和卷积神经网络(CNN)
Link_Ray的博客
08-08 1万+
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人工神经网络和卷积神经网络的区别
weixin_49089045的博客
02-27 6039
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这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。权重共享和稀疏连接一样，减少了卷积神经网络的参数总量，并具有正则化的效果。卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。...
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xrgs_shz的博客
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