CNNs的简明介绍

最新推荐文章于 2025-05-09 16:02:53 发布
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#CNN #池化 #线性

本教程由博主精心整理，深入浅出地介绍了卷积神经网络（CNN）的基本原理和操作过程，特别适合初学者快速掌握CNN的关键概念和技术要点，通过实例演示如何使用滤波器进行特征提取。

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【深度补全最新综述】Deep Depth Completion from Extremely Sparse Data: A Survey
梁瑛平的博客
08-28 1452
深度补全旨在从深度传感器（例如 LiDAR）捕获的极度稀疏的深度图中预测密集的逐像素深度。这在自动驾驶、3D 重建、增强现实和机器人导航等各种应用中起着至关重要的作用。近年来，基于深度学习的解决方案在该任务中取得了显著成功，并主导了这一领域的发展趋势。本文首次提供了全面的文献综述，帮助读者更好地把握研究趋势，并清晰地了解当前的进展。我们从网络架构、损失函数、基准数据集和学习策略的设计角度对相关研究进行了调查，并提出了一种新颖的分类方法来对现有方法进行分类。
一切皆是映射：卷积神经网络(CNNs)在图像处理中的应用
AI天才研究院
06-28 1306
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNNs）是深度学习领域中最成功的模型之一，特别是在图像处理任务中表现出色。本文旨在全面介绍CNNs的理论基础、核心组件和实际应用，帮助读者深入理解这一强大的图像处理工具。我们将从基本概念出发，逐步深入到复杂的网络结构和算法实现，最终通过实际的代码案例，展示CNNs在图像分类、目标检测等任务中的应用。背景介绍：阐述文章的目的、范围和预期读者核心概念与联系：介绍CNNs的基本概念和相关理论。
CNN卷积神经网络学习，简明易懂,深度学习实践手册
05-07
CNN卷积神经网络学习，简明易懂，weixiushen深度学习实践手册
卷积神经网络（CNNs）
hou_yaxin的博客
01-04 2948
卷积神经网络（CNNs）是人工神经网络的一种，最早在1989年，Yann LeCun等在研究神经网络时，受到Hubel和Wiesel等生物学家对动物模型的研究启发，首次提出了卷积神经网络结构，能够较好的模拟视觉皮层中的细胞之间的信息传递。卷积神经网络的提出在小数据小尺寸图像的研究上刷新了当时的研究成果。但在较长的时间一直没有较好的研究进展，究其原因是由于CNN不能够很好的理解大尺寸的自然图像，一度
深入解析卷积神经网络（CNNs）
科技追踪者的专栏
05-24 1958
卷积神经网络通过卷积操作和层次化的特征提取能力，在计算机视觉领域取得了显著成果。它们不仅能够有效处理图像数据，还被扩展应用到自然语言处理、语音识别等多个领域。随着深度学习技术的不断发展，CNNs 将继续在人工智能的各个领域发挥重要作用。
[5机器学习]计算机视觉的世界-卷积神经网络(CNNs)
ofter数据科学
05-16 1162
我们知道，数据不仅包含文字、数字，还包含图片、视频等，如何更好地查看、识别和解释图像和视频的内容，就像人类视觉一样，一直是目前人工智能的主要研究方向。机器学习无疑是现代数据科学的核心，在经历了几十年回归、分类、决策树、异常检测的沉淀后，数据科学的魔爪也不断地向更深度的学习试探。
一、CNNs网络架构-基础网络架构（LeNet、AlexNet、ZFNet）
damadashen的博客
05-24 1139
CNNs基础网络架构（LeNet、AlexNet、ZFNet）
简明《神经网络数学》手册
05-09
深度神经网络自2012年起彻底改变了机器学习领域。尽管这项技术相对较老，但近年来，在...简明《神经网络数学》手册概括了神经网络的基础数学理论及其在机器学习中的应用，是学习和研究深度学习算法不可或缺的参考资料。
pytorch深度学习简明实践日月光华
03-08
### 关于PyTorch深度学习的简明实践教程 对于希望快速上手并应用PyTorch进行深度学习项目的人士而言，...书中提到的内容还包括但不限于卷积神经网络(CNNs)，循环神经网络(RNNs)，甚至生成对抗网络(GANs)[^3]。
计算机视觉学习资料汇总（超多干货）
qq_29462849的博客
12-21 4268
前言 本资料首发于公众号【3D视觉工坊】，更多干货请关注公众号后台回复关键字获取~ （一）基础操作 Linux 学习网站 Linux中国：https://linux.cn/ 鸟哥的linux私房菜：http://linux.vbird.org/ Linux公社： https://www.linuxidc.com/ 学习书籍 《鸟哥的Linux私房菜》 《Linux命令行与shell脚本编程大全》 ...
深度学习：基于PyTorch部分代码.zip
09-21
3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：...
【深度学习】深入解析卷积神经网络（CNNs）
热门推荐
颜淡慕潇
12-06 2万+
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习领域中一种极为重要的算法，尤其在计算机视觉任务中表现出色。CNNs 模拟人类视觉系统，通过多层的卷积操作提取特征，最终实现对图像的分类、识别等任务。本文将深入探讨 CNNs 的基本结构、工作原理、关键技术以及在实际应用中的表现。
【计算机视觉 | CNNs】卷积神经网络18种有效创新方法分享，涵盖注意力机制、空间开发等7大方向（上）
wzk4869的博客
12-10 1904
【计算机视觉 | CNNs】卷积神经网络18种有效创新方法分享，涵盖注意力机制、空间开发等7大方向（上）
CNNs详尽图解
csdn13261311766的博客
02-20 444
② 推广到更一般的情况，无论是灰度图片，还是彩色图片，当我们构建的模型中，有多个“卷积”层时，都要遵循“彩色案例”中的步骤，即“在做‘卷积’处理时，如果上一层图片是多层，那么，本层过滤器在遍历完多层图片后，需要将结果值相加“。因为我们之前使用的过滤器，其得到的数值，绝大多数均为正数，所以，经由ReLU处理后的图片，没有太大的改变，希望这并不影响你对于ReLU运算的理解。当你拥有了θ，下一次，即使拿到一张没有打过标签的图片，你也可以通过已知的θ和x，知道y的取值，从而“知道图片里画的是什么？
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的基本知识 附部分代码 （二）
2203_75619293的博客
09-02 1949
本篇文章算是作者在学习深度学习知识中的学习笔记，算是对于作者学习的相关论文、教材、视频的归纳总结，以后也会持续更新这个板块
学习笔记：利用CNNs进行图像分类
jeffliu123的博客
08-26 1771
本文将重点关注卷积神经网络，也被称为CNNs或Convnets。CNNs是一种特殊类型的神经网络，特别适合于图像数据。
CNNs 入门论文汇总
绿色羽毛
05-17 9910
本文主要总结了卷积神经网络在机器视觉领域的重要发展及其应用。我们将介绍几篇重要的公开发表的论文，讨论它们为何重要。前一半的论文（AlexNet到ResNet）将主要涉及整体系统架构的发展和演变，后一半论文将主要集中在一些有趣的子领域应用上。 1、AlexNet (2012) 这篇文章算是深度学习的起源（尽管有些学者认为Yann LeCun在1998年的论文 paper...
1、细胞神经网络（CNNs）的基础与应用
最新发布
sand8的博客
05-09 230
本文详细介绍了细胞神经网络（CNNs）的基础知识、主要泛化形式及其应用。从Chua和Yang提出的原始模型出发，探讨了CNN的基本组成部分、非线性与延迟CNNs等泛化形式，并分析了其在图像处理和环境建模等领域的实际应用。同时，文章还讨论了CNN的稳定性结果及其实验性能，展示了其在科学研究和工业应用中的巨大潜力。
Spherical CNNs 翻译（未完成）
Sual
04-25 2566
Spherical CNNs 　　这篇文章是ICLR 2018上的Best Paper，由阿姆斯特丹大学发表。 　　原文链接：https://arxiv.org/abs/1801.10130 　　参考：阿姆斯特丹大学论文提出球面CNN：可用于3D模型识别 摘要 　　卷积神经网络（CNNs）已经成为二维平面图像学习问题的首选方法。然后，近期研究中出现的大量问题需要面向球面图像的分析模型...
详细介绍卷积神经网络（CNNs）
03-17
### 卷积神经网络 (CNNs) 的工作原理及详细结构 #### 1. 定义与概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构的深层前馈神经网络[^2]。它最初被设计用来解决图像分类问题，但由于其强大的特征提取能力和泛化性能，在许多领域得到了广泛应用。 #### 2. 主要组成部分 CNN 的核心由多个层次组成，这些层次通过特定的操作来逐步提取输入数据中的复杂模式： - **卷积层** 卷积层是 CNN 中最重要的部分之一，负责执行局部感知域内的加权求和运算。该过程可以通过滑动窗口的方式实现，其中滤波器（也称为核）会扫描整个输入矩阵并生成一个新的特征图（Feature Map）。这一操作能够有效减少参数数量，并保留空间上的相关性[^1]。 - **池化层** 池化层通常紧随卷积层之后，目的是降低维度大小从而减少计算量以及防止过拟合现象发生。常见的方法有最大值池化(Max Pooling) 和平均值池化(Average Pooling)，它们分别选取区域内的最高数值或者均值作为代表输出。 - **全连接层** 当经过若干次卷积与下采样后得到较小尺寸但富含语义信息的地图时，则可以将其展平成一维向量送入传统的人工神经元组成的密集型网络——即所谓的“全连接层”。此时每个节点都与其他所有上一层单元相连形成全局关联关系。 - **激活函数** 在每一级变换之间加入非线性的映射机制是非常必要的，因为只有这样才能让模型具备足够的灵活性去逼近任意复杂的实际目标分布情况。目前最流行的几种形式包括 ReLU(Rectified Linear Unit), Sigmoid 及 Tanh 等类型[^3]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10)) ``` 上述代码片段展示了一个简单的 CNN 架构定义流程：依次添加不同类型的层对象至序列容器内完成搭建；值得注意的是这里采用了 `ReLU` 函数充当中间过渡环节里的激励组件实例演示。 #### 3. 训练方式 利用反向传播算法调整权重使得预测误差最小化的过程同样适用于 CNN 。具体而言就是依据链式法则沿着梯度方向更新各阶段涉及的相关系数直至满足收敛条件为止。 ---
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