卷积神经网络是怎样工作的

最新推荐文章于 2024-07-12 11:45:29 发布
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#卷积神经网络

本文通过一个简单的示例——识别图像中的X或O符号，介绍卷积神经网络(CNN)的基本原理。从特征提取到全连接层，逐步解析CNN的工作流程。

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为了帮助你理解卷积神经网络，我们将采用一个非常简化的例子：确定一幅图像是包含"X"还是"O"？

这个例子足够说明CNN背后的原理，同时它足够简单，能够避免陷入不必要的细节。在CNN中有这样一个问题，就是每次给你一张图，你需要判断它是否含有"X"或者"O"。并且假设必须两者选其一，不是"X"就是"O"。

1.Features

2. Convolution

3. Pooling

4. Rectified Linear Units

5. Deep learning

6. Fully connected layers

7. Backpropagation

8. Hyperparameters

参考资料

中文：https://www.jianshu.com/p/fe428f0b32c1

英文：http://brohrer.github.io/how_convolutional_neural_networks_work.html

卷积神经网络如何工作
数据科学之美
06-05 801
文章目录卷积网络输出尺寸卷积神经网络如何工作Multi-KernelsLeNet-5INPUT层-输入层C1 卷积层S2层-池化层（下采样层）C3层-卷积层S4层(池化层)F6层(全连接层)输出层 卷积网络输出尺寸 输入图像大小W∗WW*WW∗W 滤波器Filter大小F∗FF*FF∗F 步长 SSS padding的像素ppp 于是我们可以得出： N=(W−F+2P)/S+1N = (W −...
CNN（卷积神经网络）工作原理详解
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卷积神经网络是如何工作的
大熊
04-22 2341
卷积神经网络是如何工作的（译文） 原文：http://brohrer.github.io/how_convolutional_neural_networks_work.html转载于卷积神经网络是如何工作的十有八九，当你听到有关深度学习又有新的技术突破的时候，总能看到卷积神经网络的影子。卷积神经网络(CNNs或ConvNets)是深度神经网络领域中的重头戏，它们在某些图像识别领域的精度甚至超过了人...
卷积神经网络工作原理
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12-19 1680
与传统神经网络的区别 卷积神经网络与常规神经网络具有不同的架构。 常规神经网络通过将输入放入一系列隐藏层来转换输入。每一层由一组神经元组成，其中每一层都与前一层中的所有神经元完全连接。最后，最后一个全连接层——输出层——代表预测。 卷积神经网络有点不同。首先，层被组织成 3 个维度：宽度、高度和深度。此外，一层中的神经元不会连接到下一层中的所有神经元，而只是连接到其中的一小部分。最后，最终输出将减少为单个概率分数向量，沿深度维度组织。 组成部分 隐藏层/特征提取部分 在这部分中，网络将执行一系列卷积和池
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aifans_bert的博客
09-02 637
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深度神经网络损失函数，神经网络损失率曲线。[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。
卷积神经网络(CNN)--原理详细解读（通俗易懂）
m0_71212744的博客
07-12 1万+
在人工智能的浪潮中，卷积神经网络（CNN）以其卓越的性能在图像识别、视频处理等领域大放异彩。它通过模拟人脑视觉系统，利用卷积层、池化层等结构，从数据中自动提取并学习特征，实现高效且准确的分类与识别。本文旨在以简洁明了的方式，揭开CNN的神秘面纱，解析其工作原理，让小伙伴们快速了解这一前沿技术如何推动图像处理的进步，并激发对深度学习领域的兴趣与探索。定义。
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10-04
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卷积神经网络 卷积神经网络 卷积神经网络卷积神经网络.txt卷积神经网络.txt
05-03
### 卷积神经网络(CNN)详尽解析 #### 前言 本文旨在系统地介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的基础概念及其内部运作机制。CNN是一种特殊的深度学习模型，主要用于处理具有网格结构的数据，如...
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mnist数据集_卷积神经网络.zip_MNIST 数据集_MNIST识别_fieldabc_卷积神经_神经网络
07-14
标题中的"mnist数据集_卷积神经网络.zip"指的是一个包含MNIST手写数字数据集的压缩文件，该文件利用卷积神经网络（CNN）进行处理。MNIST是一个广泛用于训练各种图像识别模型的标准化数据库，特别是针对手写数字识别...
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08-14
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卷积神经网络是如何工作的（译文） 原文：http://brohrer.github.io/how_convolutional_neural_networks_work.html 十有八九，当你听到有关深度学习又有新的技术突破的时候，总能看到卷积神经网络的影子。卷积神经网络(CNNs或ConvNets)是深度神经网络领域中的重头戏，它们在某些图像识别领域的精度甚至超过了人类。CN...
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卷积神经网络(CNN)是一种流行的深度学习模型，在计算机视觉领域有着广泛应用。 CNN 的工作过程大致可以分为以下几步： 定义网络结构。在 CNN 中，通常会包含一些卷积层、池化层、全连接层等。 准备数据。这通常包括将图像大小调整为网络能够处理的大小，并将图像转化为由像素值构成的矩阵。 前向传播。在前向传播阶段，网络将输入数据通过网络层层传递，并在每一层中进行特征提取。在卷积层中，通过使用过...
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卷积神经网络工作原理的直观理解。它到底是怎么工作的。卷积岑为什么能够提取特征呢？
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m0_54846070的博客
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IronmanJay
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本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解，通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络（CNN），非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容！
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1. 卷积神经网络的概念 上世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念，到80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式（特征），然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。 卷积神经网络是多层感知机（MLP）的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的
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