零基础学CNN

最新推荐文章于 2024-12-15 21:48:30 发布
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https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
零基础入门语音学习之CNN-baseline
weixin_44286290的博客
04-12 586
零基础入门语音学习之CNN-baseline环境介绍特征提取方法的理解 baseline由开源学习组织Datawhale提供 https://github.com/datawhalechina/team-learning 环境介绍 环境要求：librosa tensorflow 2.x librosa是一个功能强大的语音处理库，后面会用这个库对语音数据特征进行提取。tensorflow 2.x是本次实现语音识别的深度学习库。语音数据为kaggle开源可商用的语音数据集。 https://pan.baid
零基础CNN教程
ningyanggege的博客
08-21 2336
全连接网络 VS 卷积网络 全连接神经网络之所以不太适合图像识别任务，主要有以下几个方面的问题： 参数数量太多 考虑一个输入1000*1000像素的图片(一百万像素，现在已经不能算大图了)，输入层有1000*1000=100万节点。假设第一个隐藏层有100个节点(这个数量并不多)，那么仅这一层就有(1000*1000+1)*100=1亿参数，这实在是太多了！我们看到图像只扩大一点，参数数量就会...
CNN基础入门
12-06
度机器学习方法有监督学习与无监督学习之分，不同的学习框架下建立的学习模型很是不同。卷积神经网络就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网就是一种无监督学习下的机器学习模型。
CNN与常用框架
会思考的蜗牛
07-05 2万+
七月在线 5月深度学习班课程笔记——No.4　　 　　这一节内容比较丰富。主要介绍神经网络的每一个层级结构，理清楚每一层可能影响结果的参数，再介绍CNN的常用框架。1. 神经网络1.1 神经网络——是什么？　　神经网络没有一个严格的正式定义。它的基本特点，是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。还是有些抽象，那么看看下面这张图。 　　 　　输入层和输出层之间有多个隐层hidden lay
从0开始的CNN学习之路(一)-新疆大学智能制造现代产业学院
weixin_51967791的博客
02-21 602
本系列文章会以RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,yolo系列的顺序,尽可能通俗易懂的带大家理解CV方向卷积神经网络的原理
【深度学习】 零基础介绍卷积神经网络(CNN)
mucheng771的博客
12-15 1874
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是深度学习中的一种神经网络，特别擅长处理图像和视频等有空间结构的数据。假设我们在做一个“照片分类”的任务，比如判断一张照片中是猫还是狗。下面用一个通俗的例子来解释CNN的工作原理。看图的方式：模拟人眼 当我们看一张图片时，并不是从头到尾一口气看完的，而是我们的眼睛会专注于某个小区域，然后逐渐移到其他地方。CNN就是模仿这种“局部视野”的方式来处理图像。它通过滑动一个小窗口（称为“卷积核”）来查看图片的不同部分。卷积层（Convo
基于基础的CNN和迁移学习分别实现的kaggle猫狗图片分类（源码+项目说明）.zip
12-08
这两种方法各有特点，基础CNN方法从零开始构建模型，适合于对CNN结构有深入理解和学习需求的初学者；而迁移学习则利用预训练的模型进行微调，可以加速训练过程并提高分类准确率，是研究者在面对具体任务时常用的技术...
半年精通卷积神经网络学习计划，零基础入门到精通，学习计划
最新发布
05-09
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，广泛...学习者通过这一计划不仅能从零基础入门，还能逐步深入直至精通CNN技术。通过逐步学习和实践，学习者可以建立起坚实的理论基础，并通过实战项目来加深对CNN应用的理解。
零基础怎么在短时间内学习CNN
06-07
学习CNN需要掌握一定的数学基础和编程知识，但是即使没有任何基础，你也可以通过以下步骤来快速学习CNN： 1. 学习基础数学知识：学习矩阵和向量的基础知识、线性代数、微积分等数学知识。这些知识是理解CNN的关键。...
深度学习学习资料，适合零基础入门学习
01-12
本套学习资料专为深度学习初学者设计，涵盖了从基础到进阶的多个关键主题，旨在帮助零基础的学员快速入门。 首先，"02_第二章_机器学习基础.pdf"介绍了机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习。这...
AI大模型系列之十：卷积神经网络原理
Peter_Changyb的博客
11-09 908
CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪些优势呢？我下面就来简单分析一下。 为什么要用神经网络？ 对于同一个分类任务，我们可以用机器学习的算法来做，为什么要用神经网络呢？大家回顾一下，一个分类任务，我们在用机器学习算法来做时，首先要明确feature和label，然后把这个数据"灌"到算法里去训练，最后保存模型，再来预测分类的准确性。但是这就有个问题，即我们需要实现确定好特征，每一个特征即为一个维.........
卷积神经网络(CNN)初步学习（参考小土堆）
omit250的博客
03-28 1605
对于RGB图像，每个颜色通道（红、绿、蓝）都有自己的均值和标准差。#在transforms.Normalize函数中，[0.5, 0.5, 0.5]是用于指定图像的均值（mean）参数，而[0.5, 0.5, 0.5]是用于指定图像的标准差（standard deviation）参数。#在transforms.Normalize函数中，[0.5, 0.5, 0.5]是用于指定图像的均值（mean）参数，而[0.5, 0.5, 0.5]是用于指定图像的标准差（standard deviation）参数。
cnn到底学了啥
fuyouzhiyi的博客
08-25 423
可视化代码
小白之CNN卷积神经网络详解
weixin_48844288的博客
02-17 2270
卷积是一个结果，并非过程。我们通常学习的是卷积操作的过程（卷积运算）。它是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。
【深度学习】零基础理解NN和CNN
wk_119的博客
03-23 1万+
作为一个十余年来快速发展的领域，深度学习越来越火了。深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示，而这些表示具有良好的泛化能力．它克服了过去人工智能中被认为难以解决的一些问题．且随着训练数据集数量的显著增长以及芯片处理能力的剧增，它在目标检测和计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语义分析等领域成效卓然，因此也促进了人工智能的发展。 本文主要介绍深度学习中NN（神经网络）和CNN（卷积神经...
零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络
倔强不倒翁的博客
11-06 7894
零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络
CNN卷积神经网络教程【超精华版】【附项目源码】
zhaohaobingniu的博客
08-26 4226
一篇彻底教会你CNN卷积神经网络（零基础到实战） 相关链接： 实战项目——基于pytorch的深度学习花朵种类识别项目完整教程（内涵完整文件和代码） 大白话pytorch基本知识点及语法+项目实战 文章目录一篇彻底教会你CNN卷积神经网络（零基础到实战）CNN知识点：K近邻算法：（有缺点，神经网络弥补了）传统神经网络层级结构（nn，二维）：数据预处理：前向传播：神经网络基础线性函数：（计算得分值）损失函数L：计算损失值：softmax分类器->得各类概率值：反向传播：卷积神经网络（cnn，三维）：卷积
CNN初学者—从这入门
热门推荐
kanghe
04-28 5万+
1、本文是到目前为止我见到过的关于CNN最最小白的入门教程，没有之一！ 2、原文地址：http://xilinx.eetrend.com/article/10827 3、本文仅供学术交流，如果不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系博主删除。特别是作者Sanjay Chan！ 4、看完本文，再看看本文后面附带的[1]斯坦福CNN教程，CNN的结构和原理就基本上入门了，特别感谢Sa
零基础学习Mask R-CNN
03-25
### 零基础 Mask R-CNN 学习教程入门指南 #### 一、基础知识准备 对于初学者来说，了解深度学习的基础概念是非常重要的。Mask R-CNN 是基于 Faster R-CNN 发展而来的实例分割算法，因此建议先熟悉卷积神经网络 (CNN...
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