卷积神经网络原理

最新推荐文章于 2025-11-23 23:46:43 发布
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博客聚焦于神经网络为何可以拟合所有函数这一问题，从信息技术角度探讨神经网络在函数拟合方面的原理，为理解神经网络的强大功能提供思考。

神经网络为什么可以拟合所有函数？
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深度学习 | MATLAB卷积神经网络原理描述
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
08-28 1625
深度学习 | MATLAB卷积神经网络原理描述
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解
IronmanJay
01-14 30万+
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！
【深度学习】一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）
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AI_dataloads的博客
09-24 41万+
在卷积神经网络中，卷积操作是指将一个可移动的小窗口（称为数据窗口，如下图绿色矩形）与图像进行逐元素相乘然后相加的操作。这个小窗口其实是一组固定的权重，它可以被看作是一个特定的滤波器（filter）或卷积核。这个操作的名称“卷积”，源自于这种元素级相乘和求和的过程。这一操作是卷积神经网络名字的来源。上图这个绿色小窗就是数据窗口。简而言之，卷积操作就是用一个可移动的小窗口来提取图像中的特征。
卷积神经网络(CNN)原理详解
qq_40716944的博客
03-21 5万+
这几年深度学习快速发展，在图像识别、语音识别、物体识别等各种场景上取得了巨大的成功，例如AlphaGo击败世界围棋冠军，iPhone X内置了人脸识别解锁功能等等，很多AI产品在世界上引起了很大的轰动。在这场深度学习革命中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是推动这一切爆发的主力，在目前人工智能的发展中有着非常重要的地位。 【问题来了】那什么是卷积神经网络（CNN）呢？ 1、什么是神经网络？ 这里的神经网络，也指人工神经网络（Artificial..
卷积神经网络原理详解
weixin_52668444的博客
03-06 5511
文章结构1.如何理解神经网络2.前馈网络3.反向传播算法4. 全连接网络5.卷积网络5.1卷积网络的基本概念5.2 卷积网络与全连接网络的关系5.3 怎么理解卷积5.4 卷积网络的前向传播5.5 卷积网络的反向传播 1.如何理解神经网络 神经网络通常是由三个部分组成，输入层，隐藏层以及输出层。 2.前馈网络 3.反向传播算法 4. 全连接网络 5.卷积网络 从前面对全连接网络的描述中，可以发现全连接网络试图去描述整个有向图中所有元素之间的关系，因为每一个变量都会有自己的参数，这可能会导致参数量剧。在机器学习
卷积神经网络概念与原理_卷积神经网络原理(1)
2401_87556630的博客
11-13 1120
首先介绍神经网络，这一步的详细可以参考资源1。简要介绍下。神经网络的每个单元如下：其对应的公式如下：其中，该单元也可以被称作是Logistic回归模型。当将多个单元组合起来并具有分层结构时，就形成了神经网络模型。下图展示了一个具有一个隐含层的神经网络。其对应的公式如下：比较类似的，可以拓展到有2,3,4,5，…个隐含层。神经网络的训练方法也同Logistic类似，不过由于其多层性，还需要利用链式求导法则对隐含层的节点进行求导，即梯度下降+链式求导法则，专业名称为反向传播。
一维卷积神经网络原理,卷积神经网络原理简述
super339的博客
08-12 9570
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。[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。...
卷积神经网络原理简述
weixin_45649258的博客
05-31 3877
1 CNN原理 卷积神经网络主要应用在图像识别领域中，是指非某类网络的集合，其中包含了多种不同类型的结构。 不同网络结构，其性能一般也会有所不同。 通过对CNN几种典型架构的研究，我们可以发现这些网络创造者们极富创意，其中许多架构十分精巧，他们获得了重新引入当今主流几种典型架构的机会。 下面就从卷积神经网络原理开始。 所有CNN的最终目的就是将一幅照片变成一个特征向量，而特征向量等于这幅照片的DNA。 与上面的VGG网络类似，经过若干层卷积、池化和全连接等步骤，使图片维度减少，并最终转化为一维向量。 该
一维卷积神经网络结构图,一维卷积神经网络原理
aifans_bert的博客
10-23 5471
卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。具体地，卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素（神经元）都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。二维卷积神经网络的输入层接收二维或三维数组；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。
卷积神经网络原理.pdf
06-11
卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种重要模型，主要应用于图像识别、视频分析、语音识别等任务。CNN通过模拟人类视觉神经网络的结构，自动并有效地从图像中提取特征。卷积神经网络的核心组成部分包括神经元、层、...
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卷积神经网络原理与视觉实践
08-31
在本资料《卷积神经网络原理与视觉实践》中，将深入探讨这些概念及其实际应用。 卷积层是CNN的核心，它通过一组可学习的滤波器（或称卷积核）对输入图像进行扫描，生成特征映射。每个滤波器都会在输入数据上滑动，...
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【深度学习】卷积神经网络原理 深度学习原理.pdf
04-13
卷积神经网络原理 深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，长期制霸计算机视觉领域。其核心主要是“卷积与池化”。 ...
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python: 基于卷积神经网络原理的实现
05-06
运用python实现卷积神经网络，解释CNN是如何一步一步的进行，很适合了解CNN的具体某一步！
Python PyTorch结合FastAPI构建高性能智能客服问答系统设计与实战分享：杭州电商客服自动应答落地经验
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2501_94187713的博客
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FastAPI 异步接口 + Redis 热点缓存保证低延迟PyTorch 增量训练 + 批量推理提升模型实时性Kafka 异步消息处理支持高并发任务分布式部署 + 自动扩容保证系统高可用监控告警体系确保长期稳定运行通过该架构，杭州电商平台实现百万级用户智能问答、秒级响应和高可用服务，为用户提供流畅、高效的自动客服体验，同时降低人工成本。
梯度累计原理：数学可行性与PyTorch实现
a503244552的博客
11-23 925
摘要：梯度累计通过多次前向-反向传播将小batch梯度累加，模拟大batch训练效果。数学上可行是因为总梯度等于各batch梯度之和（∂L/∂w=∑∂Li/∂w）。PyTorch的backward()会自动累加梯度到.grad属性，需手动zero_grad清除。流程是：累计N次梯度后执行一次optimizer.step()更新参数。本质是利用梯度可加性，将多个小batch的梯度汇总后统一更新，解决显存不足时batch_size过小的问题。（149字）
Ai笔记（二）-PyTorch 中各类数据类型（numpy array、list、FloatTensor、LongTensor、Tensor）的区别
qq_47885795的博客
11-23 578
PyTorch中数据类型转换的必要性：Numpy数组需转为Tensor才能用于模型输入，支持GPU加速和自动求导；FloatTensor用于浮点计算，LongTensor用于分类标签，BoolTensor用于掩码；反向转换（Tensor→numpy）则用于可视化、保存数据或传统机器学习。正确选择数据类型可避免常见报错，如CrossEntropyLoss要求LongTensor标签。这些转换确保数据适配不同场景需求，是深度学习流程中的关键环节。
npu_moe_distribute_combine算子代码分析
u010643777的专栏
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卷积神经网络原理与结构详解
深度学习与卷积神经网络 深度学习是机器学习的一个分支，它是指使用多层人工神经网络来学习和表示复杂数据的方法。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习中的一种常用模型，广泛应用于图像...
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