cnn 实例

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cnn代码实例

07-25

卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层： •输入层：用于数据的输入 •卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 •激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 •池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。 •全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失

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rothschild666的博客

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python学习&CNN实例

qq_16600319的博客

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目录python一.环境配置一.python环境配置安装二.python操作CNN实例 python 一.环境配置一.python环境配置安装 1.下载anaconda(库) 2.anaconda prompt 1）常用命令 conda list：查anaconda中现有的库。（库名+版本+安装方式） pip install 包名：安装anaconda中还未有的库（以及包括库需要的依赖）。若装库遇到问题此网站有python的外部包，ctrl+f搜寻，eg：xgboost‑1.3.1‑cp36‑cp36

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本项目是基于Python和C的MetaR-CNN实例级低样本学习通用求解器设计源码，包含179个文件，其中主要包含73个pyc文件，59个py文件，11个h文件等。系统采用了Python、C、MATLAB和Shell技术，实现了MetaR-CNN的通用求解器...

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2021/06/29 CNN实例

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本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。在ShowMeAI前一篇文章卷积神经网络解读中我们对以下内容进行了介绍：本篇内容ShowMeAI展开介绍和总结几个有名的典型CNN案例。这些CNN是最典型和有效的结构，吴恩达老师希望通过对具体CNN模型案例的分析讲解，帮助我们理解CNN并训练实际的模型。本篇涉及到的经典CNN模型包括：手写字体识别模型LeNet5由Yann LeCun教授于90年代提出来，是

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