【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理

最新推荐文章于 2024-07-12 11:45:29 发布
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#CNN原理

本文将深入探讨React技术，从基础组件到高级用法，适合初学者了解并实践前端开发中的核心框架。

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大话卷积神经网络（CNN）
qq_33287871的博客
10-04 1万+
这里的神经网络，也指人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANNs），是一种模仿生物神经网络行为特征的算法数学模型，由神经元、节点与节点之间的连接（突触）所构成，如下图： 每个神经网络单元抽象出来的数学模型如下，也叫感知器，它接收多个输入（x1，x2，x3…），产生一个输出，这就好比是神经末梢感受各种外部环境的变化（外部刺激），然后产生电信号，以便于转导到神经细胞（又叫神经元）。 单个的感知器就构成了一个简单的模型，但在现实世界中，实际的决策模型则要复杂得多，往往是由.
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
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盼小辉丶的博客
05-28 9万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
卷积神经网络结构原理详细介绍
12-20
详细介绍卷积神经网络的结构原理，并且根据一个详细的例子来说明CNN网络如何应用
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解
码上飞扬的博客
05-23 4507
卷积神经网络通过卷积层和池化层提取输入数据的特征，并通过全连接层进行分类或回归任务。其结构和工作原理使其在图像识别和计算机视觉领域表现出色。希望本文的详细介绍和实例能帮助读者更好地理解CNN的原理和应用。
深度卷积神经网络原理与实践
TRI_SEVEN的博客
07-16 853
写在前面 回顾上一节课，我们明白，每个神经元做的工作就是 Wx+b ， 那么这个W的尺寸就是： 卷积核尺寸*图像深度。 文章目录写在前面卷积网络的结构 卷积网络的结构 与常规的神经网络不同，ConvNet的神经元是三维排列的。 输入层 卷积层 非线性变换层 池化层 全连接层 感受野： 卷积核尺寸 局部连接 参数共享 feature map = filter = neuron 卷积层参数——Stride 卷积操作后，图像尺寸减小， ...
深度学习——卷积神经网络原理解析
Jmuyjl
03-15 6092
深度学习——卷积神经网络原理解析 文章目录深度学习——卷积神经网络原理解析前言一、卷积？神经网络？二、卷积神经网络？三、卷积神经网络的组成层四、卷积层五、池化层六、全连接层七、卷积神经网络的经验参数设置八、References 前言 卷积神经网络可有效的运用在计算机视觉的经典任务中，例如目标检测、人脸识别等，所以，在进行这些任务时，多半都要运用到这些知识，例如卷积层是如何操作的，池化的方式有哪些，...
精选资源
【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解（一）——基本原理 深度学习原理.pdf
04-13
"卷积神经网络CNN原理详解" 本文将详细讲解卷积神经网络（CNN）的基本原理和应用。首先，我们回顾了传统神经网络的基本知识，包括为什么需要神经网络、特征提取的高效性、数据格式的简易性和参数数量的少量性。然后...
python卷积神经网络cnn的训练算法_【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理...
weixin_39639518的博客
12-19 2197
上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例，并对网络结构进行到了调整，提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理，为什么传统的机器学习算法，简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字，我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢？CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪些优势呢？我们下面就来简单分析一下。在讲CNN之前，为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解，我们先简单回顾一下...
深度学习——卷积神经网络CNN学习
weixin_46537710的博客
07-25 546
卷积神经网络 一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点： （1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层： 卷积层 CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又可以看作是特征提取器或者过滤器） 由上图可知，卷积操作后的特征映射图（feature_map）的尺寸
第四课：深度卷积神经网络原理与实践
ibelieve8013的博客
11-04 442
《深度卷积神经网络原理与实践》笔记 第二、三章 卷积神经网络原理及典型结构
weixin_46145683的博客
08-12 2101
本笔记是依据周浦城等教授编著的《深度卷积神经网络原理与实践》的个人笔记（Version：1.0.0） 整理作者：sq_csl 第二、三章 卷积神经网络原理及典型结构 1.1卷积神经网络概述 1.1.1 卷积神经网络的发展 卷积神经网络的发展大体上经历了三个阶段，即： 理论提出阶段：卷积神经网络的发展最早可追溯到20世纪60年代。 模型实现阶段：1989年，Y. LeCun等人提出了最初的卷积神经网络模型。 广泛研究阶段：（目前）卷积神经网络已经广泛应用于目标检测、视频分类、人脸识别、行人验证、行为识别、姿
深度学习中的卷积神经网络
fhh41218的博客
05-13 1428
深度学习是人工智能领域中一种非常强大的技术，它通过模拟人脑神经元的工作原理，从大量数据中学习并进行模式识别和决策。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是深度学习中最为重要的模型之一。本文将介绍卷积神经网络的原理、结构以及应用领域。
深度卷积神经网络理论回顾
PAN_Andy的博客
11-03 1119
文章目录卷积与相关操作的定义与计算卷积与反卷积Pooling操作的定义、种类与作用深度卷积网络各层的特点卷积网络各层尺寸的计算卷积网络计算复杂度与参数量分析卷积层、全连接层、全连接卷积典型的深度卷积网络 卷积与相关操作的定义与计算 卷积与反卷积 Pooling操作的定义、种类与作用 深度卷积网络各层的特点 卷积网络各层尺寸的计算 卷积网络计算复杂度与参数量分析 卷积层、全连接层、全连接卷积 典型的...
深度卷积学习网络基本原理
沉晨尘宸的博客
09-21 559
深度卷积学习网络基本原理一.了解【1】背景【2】遥感影像【3】遥感图像理解【4】工程应用场景【5】杰出的应用：【6】卷积神经网络学习的历史卷积神经网络基础概念【1】机器学习1.存在的问题2.流程：3.经典定义：4.例子：1.数据2.选择目标函数3.选择损失函数训练4.超参数设置5.p次的梯度下降算法6.数据预测7.新的目标函数8.模型的选择 一.了解 【1】背景 侧重于检测，遥感分析什么什么的 【2】遥感影像 【3】遥感图像理解 1.自动翻译技术精度低， 2.应用场景多样性， 3.深度学习缺陷（目标检
深度卷积神经网络的过程详解——综述
snailme的博客
04-25 1084
深度学习——卷积神经网络 的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet） 出自：郭耀华‘s Blog 博客地址https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html 神经网络及反向传播   http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.ph...
卷积神经网络(CNN)--原理详细解读（通俗易懂）
最新发布
m0_71212744的博客
07-12 2万+
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。
卷积神经网络(CNN)原理详解
IT之一小佬的博客
06-17 3万+
卷积神经网络(CNN)原理详解 1. 卷积神经网络的组成 定义 卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像等方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他浅层或深度神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 我们来看一下卷积网络的整体结构什么样子。 其中包含了几个主要结构 卷积层（Convolutions） 池化层（Subsampling） 全连接层（Full c
深度学习原理-----卷积神经网络
didiaopao的博客
09-01 1万+
利用大量的图片来讲解卷积神经网络的原理
卷积神经网络CNN原理详解：滤波器、步长与填充机制
资源摘要信息:"卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型，尤其在图像识别、视频分析和语音识别等领域表现卓越。与传统的全连接神经网络不同，CNN通过引入局部感受野、权值共享和池化...
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