【科普】卷积神经网络基础知识

最新推荐文章于 2022-10-24 10:28:38 发布
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zhangduojia
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深度学习卷积神经网络（CNN）全析：原理、实战、前沿，开启 AI 视觉新时代
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-30 2024
摘要：本文全方位解读卷积神经网络（CNN）。开篇回溯神经网络发展，凸显CNN处理结构化数据的崛起之势，介绍其在多领域的变革之力。接着详解CNN架构，剖析卷积、池化、全连接层与激活函数原理，深挖数学本质，搭配Python实操展示应用流程，猫狗分类案例尽显效果。还涵盖拓展优化、跨领域融合创新，探讨挑战应对。更追踪前沿融合，分享工程技巧，深挖行业案例，助力CNN科普教育，展望其引领AI未来走向。
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 1538
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。
卷积神经网络(CNN)基础知识
weixin_42973814的博客
05-07 5566
文章目录卷积神经网络基础知识卷积与互相关卷积一维卷积二维卷积互相关填充与步幅填充步幅卷积神经网络结构和原理详解（见下节） 卷积神经网络基础知识 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet）是一种具有局部连接、权值共享等特性的深层前馈神经网络。 卷积神经网络最早主要是用来处理图像信息。在用全连接前馈网络来处理图像时，会存在以下两个问题： 参数太多：如果输人图像大小为100×100×3（即图像高度为100，宽度为100以及RGB 3个颜色通道），在全连接前馈
卷积神经网络（CNN）基础知识
qq_58964020的博客
01-06 3282
一、CNN基本结构 CNN的基本结构由输入层、卷积层（convolutional layer）、 池 化 层 （pooling layer）、全连接层及输出层构成。卷积层和池化层一般会取若干个，采用卷积层和池化层交替连接，即一个卷积层连接一个池化层，池化层后再连接一个卷积层，依此类推。由于卷积层中输出特征面的每个神经元与其输入进行局部连接 并通过对应的连接权值与局部输入进行加权求和再加上偏置值，得到该神经元输入值，该过程类似于卷积过程。 第一层输入图片, 进行卷积操作, 得...
卷积神经网络基础知识
xxtzzxx的博客
10-16 683
注意：计算多类损失过层中，一般最后一层使用softmax激活函数。SGD：分批次进行训练，每一批次（随机的）进行损失的计算以及损失的反向传播。输出的特征矩阵channel与卷积核个数相同。其实到这里并没有结束，问：计算的损失是否指向全局最有的方向。结果：卷积核的channel与输入特征层的channel相同；针对不同的分类问题，我们会分别通过如下的公式计算损失。注意：学习率下降的太快可能还没收敛就停止训练。池化层没有训练参数。目的：为了使网络更快的收敛。可以发现结果满足概率分布。目的：进行图像特征的提取。
CNN卷积神经网络入门整合（科普向）
weixin_30799995的博客
12-02 275
这是一篇关于CNN入门知识的博客，基本手法是抄、删、改、查，就算是自己的一个笔记吧，以后忘了多看看。 1.边界检测示例假如你有一张如下的图像，你想让计算机搞清楚图像上有什么物体，你可以做的事情是检测图像的垂直边缘和水平边缘。卷积计算可以得到图像的边缘，下图0表示图像暗色区域，10为图像比较亮的区域，同样用一个3*3过滤器，对图像进行卷积，得到的图像中间亮，两边暗，亮色区域就对应图像边缘。...
卷积神经网络—基础知识（1）
weixin_34406086的博客
06-08 1253
  卷积神经网络(Convolutional，简称CNN)是一类特殊的人工神经网络，区别于神经网络其他模型(如，递归神经网络、Boltzmann机等)，其最主要的特点是卷积运算操作(convolution operator)。因此，在诸多领 域应用特别是图像相关任务上表现优异，诸如，图像分类(image classification)、 图像语义分割(image semantic segmenta...
基于深度卷积神经网络,深度卷积神经网络结构
wenangou的博客
10-24 1936
深度学习 deep learning深度学习定义：欣顿（Hinton）等提出的一种研究信息的最佳表示及其获取方法的技术，在神经网络或信念网络的情况下是对基于深层结构或网络表示的输入输出间映射进行机器学习的过程。学科：计算机科学技术_人工智能_神经网络相关名词：数据挖掘 人工智能 机器学习【深度学习相关】
使用 numpy 构建简易版卷积神经网络实现手写数字识别
最新发布
08-15
随着开源工具的普及，如Python编程语言中的NumPy库，实现一个简易版的卷积神经网络变得更加容易。 NumPy是Python中一个基础的科学计算库，它支持大量的维度数组与矩阵运算，并提供了一系列数学函数库来进行高效的...
精选资源
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能计算机课设项目sql server
09-10
鱼类识别系统项目是一个以Python编程语言为基础，借助TensorFlow框架和卷积神经网络算法模型开发的深度学习应用，旨在通过计算机视觉技术实现对各类鱼类图像的自动识别。该系统集成深度学习技术，通过训练大规模的...
卷积神经网络ppt
10-04
非常详细的CNN模型的ppt，适合做演讲介绍用，内容简介，通俗易懂。
卷积神经网络之基础知识
qq_43454276的博客
02-08 1038
全连接网络的局限性 在全连接网络中，仅使用一个2828像素的小图片数据集就完成了分类任务。但在实际应用中要处理的图片像素一般都是1024，甚至更大，这么大的图片输入到全连接网络中后会有什么效果呢？我们可以分析一下。 如果只有两个量过隐藏层，每层各用了256个节点，则MNIST数据集所需要的参数是10241024256+256256+25610个w，再加上256+256+10个b。 1.图像变大导致...
卷积神经网络——基础知识
阿鹏的摇滚小站
02-14 2374
一、卷积神经网络基基础知识 (1) 卷积神经网络基本结构 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一类特殊的人工神经网络，其最主要的特点就是卷积运算。卷积其实就是一种效果的叠加。CNN 目前在图像相关任务上有很好的效果。如图像分类、语音分割、图像检索、目标检测等计算机视觉问题。 卷积神经网络是一种层次模型，其输入是原始数据，如RGB图像、音频等数据，通...
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