卷积神经网络动态图

最新推荐文章于 2025-08-05 09:46:35 发布
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#CNN

博客通过展示图片的方式，帮助读者理解卷积神经网络的工作原理，聚焦于信息技术领域的神经网络知识。

看这个图，就明白了卷积神经网络是在做什么
在这里插入图片描述

最全动画诠释各种卷积网络及实现机制
一点码客
03-16 4443
3年前开发移动端卷积神经网络SDK，使用GPU实现卷积神经网络的各种算子，Android/iOS双端都实现了，性能非常不错，实时风格画和实时抠图接近50FPS，今天无意中翻到这些动画及笔记，这些知识点又回来了，于是把这些分享出来，也希望能对大家有所帮助。
多尺度动态图卷积神经网络----Multi-scale Dynamic Graph Convolutional Network for Hyperspectral Image Classificati
你这个代码我看不懂的博客
04-06 1万+
一、摘要 卷积神经网络（CNN）在表示高光谱图像和实现高光谱图像分类方面表现出令人印象深刻的能力。然而，传统的CNN模型只能对固定大小和权重的规则正方形图像区域进行卷积，因此不能普遍适用于具有不同对象分布和几何外观的不同局部区域。因此，它们的分类性能仍有待提高，尤其是在类边界方面。为了缓解这一缺点，我们考虑采用最近提出的图卷积网络（GCN）进行高光谱图像分类，因为它可以对任意结构的非欧几里德数据进行卷积，并且适用于由图拓扑信息表示的不规则图像区域。与常用的GCN模型工作在固定图上不同，我们使图能够随着图卷积
卷积神经网络讲解
06-21
该ppt对卷积神经网络进行的详细讲解，其中还有动态展示图，便于大家理解
深度学习入门必备：卷积神经网络(CNN)动图版，告别枯燥公式，轻松玩转CNN！
2401_85375151的博客
08-05 888
卷积神经网络（CNN）突破性地解决了传统神经网络处理图像时忽略空间关系的问题。其核心创新在于局部感知和权重共享机制，通过卷积层逐层提取边缘、纹理等特征，再通过池化层压缩信息。网络结构模仿人类视觉系统，从底层特征逐步组合成高级概念。CNN包含卷积核、步长、填充等组件协同工作，而最大池化和平均池化则分别实现特征选择和综合。随着AI技术发展，掌握CNN等大模型技术将成为重要竞争优势，建议通过系统学习路径分阶段掌握提示工程、RAG系统等核心技能。
mini-batch
qq_43152949的博客
10-20 372
mini-batch（花书p171） n个样本均值的标准差是σ / √ n ,其中σ是样本真实的标准差，其中σ是样本值真实的标准差。分母√ n表明使用更多的样本来估计梯度的方法的收益是低于线性的。例如，比价两个假象的梯度计算，一个基于100个样本， 一个基于10000个样本，后者需要的计算量是前者的100倍，却只降低了10倍的均值标准差。如果能够快速的计算出梯度估计值，而不是缓慢的计算准确的梯度值...
动图+独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020深度学习（四）—— CNN（Convolutional Neural network）
小哨的博客
03-02 1992
独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020深度学习（四）—— CNN（Convolutional Neural network） 前三篇文章传送门： 独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020机器学习（一）—— Regression回归 独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020机器学习（二）—— Classification分类 独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020深度学习（三）—— 深度学习基础（神经网络和反向传播部分） 文章目录独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020深度学习（四）—— CNN（Convolutional
一文搞懂卷积网络之一（【动态图】从LeNet到GoogLeNet）
sidpupy的博客
07-16 2878
理解经典卷积网络LeNet、AlexNet、VGG和GoogLeNet。致敬之余将他们最宝贝的零件拆下，DIY一个CNN网络。
卷积神经网络动图解释
数据派THU
11-07 830
来源：机器学习初学者 本文附ppt，建议阅读5分钟本文为你讲解卷积神经网络。刚在学习深度学习的时候，对卷积神经网络还比较模糊，后来发现一位黄海广老师的卷积神经网络课件，带很多动画，把卷积...
CNN学习（6）：卷积神经网络CNN动态演示和输出特征图计算公式
共同学习，共同进步。
05-25 3965
卷积神经网络中动态图展示，以及常用卷积运算中的输出特征图大小的规模运算
Visio画的卷积神经网络结构图模板vsdx
10-18
本资源提供了使用Visio绘制的卷积神经网络结构图模板（.vsdx格式），方便用户快速理解和构建自己的CNN模型。 卷积神经网络的核心组件包括卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully...
python基于opencv下使用卷积神经网络的车牌识别系统 详细代码 可直接使用
08-30
大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分， 第一个部分是车牌定位过滤部分； 第二个部分是字符识别部分； ...
神经疾病诊断中基于图卷积神经网络的EEG-GCNN模型应用 图卷积神经网络 2024版
最新发布
08-30
内容概要：本文提出EEG-GCNN模型，结合图卷积神经网络（GCNN）与脑电图（EEG）数据，用于提升神经系统疾病的诊断准确率。该模型通过构建电极间的物理邻接图与功能连接图，利用哈达玛积融合空间与功能关系，并引入可...
卷积神经网络转到脉冲神经网络matlab代码.zip
03-23
卷积神经网络（CNN）和脉冲神经网络（SNN）是两种在人工智能领域广泛应用的神经网络模型。本文将深入探讨这两种网络结构及其转换过程，并结合MATLAB代码进行讲解。 卷积神经网络（CNN）是一种专门处理具有局部...
T-GCN（图卷积神经网络-交通流预测）（代码）.zip
01-09
图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks, GCN）是一种在图结构数据上进行深度学习的方法，它扩展了传统的卷积神经网络（CNN）到非欧几里得数据。在交通流预测任务中，GCN能有效地处理复杂的交通网络结构，...
卷积神经网络动图解释.pptx
fengdu78的博客
11-06 1189
刚在学习深度学习的时候，对卷积神经网络还比较模糊，后来发现一位黄海广老师的卷积神经网络课件，带很多动画，把卷积神经网络讲得很清楚。值得推荐。文末提供原版的ppt的下载方式，ppt效果见下图...
卷积动态图
冲冲冲
04-25 8094
图片来自网络
RGB彩色图像的卷积过程（gif动图演示）
写代码的高酱
02-22 9235
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/oMoDao1/article/details/83545144 在CNN中，滤波器filter（带着一组固定权重的神经元）对局部输入数据进行卷积计算。每计算完一个数据窗口内的局部数据后，数据窗口不断平移滑动，直到计算完所有数据。这个过程中，有这么几个参数： 　　a.深度depth：神经元个数，决定输出的depth厚度。同时代表滤波器个数。...
【3D计算机视觉】Dynamic Graph CNN——点云动态图卷积神经网络
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小执着的博客
03-21 1万+
Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds1.简介1.1 解决的问题1.2 贡献1.3 EdgeConv的优缺点：2.网络结构2.1 EdgeConv层介绍2.2 函数的选择2.3 示意图3.实验结果： 1.简介 该文章是最新出的一篇针对Point Clouds数据分类、分割的网路，它是受点云数据处理的鼻祖论文PointNet、PointNet++...
动图形象理解深度学习卷积
爱CV
05-06 1542
二维卷积：操作 二维卷积是一个相当简单的操作：从卷积核开始，这是一个小的权值矩阵。这个卷积核在 2 维输入数据上「滑动」，对当前输入的部分元素进行矩阵乘法，然后将结果汇为单个输出像素。 一个标准的卷积 卷积核重复这个过程知道遍历了整张图片，将一个二维矩阵转换为另一个二维矩阵。输出特征实质上是在输入数据相同位置上的加权和(权值是卷积核本身的值)。 输入数据是否落入这个「大致相似区域」，直接决定了数据经过卷积核后的输出。这意味着卷积核的尺寸直接决定了生成新的特征时汇合了多少(...
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