卷积神经网络 - 程序员宅基地

卷积神经网络的优化

标签： cnn 深度学习神经网络

两种卷积神经网络的优化方法 —— dropout 和级联卷积核在机器学习中，如果模型比较复杂，参数很多，而训练样本又相对较少，那么训练出的模型很容易出现过拟合的问题，具体表现在模型在训练数据集上损失逐渐减少，...

一篇文章“简单”认识《卷积神经网络》(更新版)

标签：卷积神经网络神经网络深度学习

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），在计算机视觉中得到了广泛的应用。卷积神经网络通过卷积层与池化层的叠加实现对输入数据的特征提取，最后连接全连接层实现分类。基于什么提出卷积神经...

计算机视觉的应用29-卷积神经网络(CNN)中的变种：分组卷积、转置卷积、空洞卷积的计算过程

标签：计算机视觉 cnn 人工智能

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下计算机视觉的应用29-卷积神经网络(CNN)中的变种：分组卷积、转置卷积、空洞卷积的计算过程。分组卷积将输入通道分为几组，对每组独立进行卷积操作，以减少计算量和模型参数。...

神经网络与深度学习(三）——卷积神经网络基础

标签：神经网络深度学习 cnn

是什么？PyTorch是一个 Python 的深度学习库。它最初由Facebook人工智能研究小组开发而优步的Pyro软件则用于概率编程。最初PyTorch由Hugh Perkins开发作为基于Torch框架的LusJIT的Python 包装器。...

图像分类的深度卷积神经网络模型综述

标签：分类 cnn 深度学习人工智能数据挖掘

图像分类的深度卷积神经网络模型综述图像分类的深度卷积神经网络模型综述图像分类的深度卷积神经网络模型综述图像分类的深度卷积神经网络模型综述图像分类的深度卷积神经网络模型综述图像分类的深度卷积神经...

【深度学习】计算机视觉（五）——卷积神经网络详解

标签：深度学习计算机视觉神经网络

在之前学习的基础上，对神经网络进一步学习

卷积神经网络概述

标签： cnn 深度学习机器学习

如图，一般的卷积神经网络是经过两次卷积再进行一次池化，最后一层的池化得到的n*m的特征图会延展成一个一维的数据供全连接层使用，比如最后一层得到的特征图尺度为25*25*3，需要的分类类别是5，那个进入到全连接层...

卷积神经网络CNN

标签： cnn 人工智能神经网络

1 基本概念及详解卷积神经网络（CNN）卷积神经网络基本上应用于图像数据。假设我们有一个输入的大小（28 * 28 * 3），如果我们使用正常的神经网络，将有2352（28 * 28 * 3）参数。并且随着图像的大小增加参数的数量...

解析卷积神经网络

标签：卷积神经网络

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【计算机视觉】万字长文详解：卷积神经网络

标签： cnn 计算机视觉人工智能

如果输入层和隐藏层和之前一样都是采用全连接网络，参数过多会导致过拟合问题，其次这么多的参数存储下来对计算机的内存要求也是很高的解决这一问题，就需要用到——卷积神经网络这是一种理解卷积的角度（至少在吴...

人工智能-项目实践-手写数字识别-用java实现一个简单的卷积神经网络，共三层可以识别mnsit

标签：人工智能 java cnn 神经网络手写数字识别

人工智能-项目实践-手写数字识别-用java实现一个简单的卷积神经网络，共三层可以识别mnsit 用java实现一个简单的卷积神经网络，共三层可以识别mnsit

智能语音卷积神经网络中一维卷积的处理

标签： cnn 人工智能神经网络

卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用的网络架构，在智能语音中也不例外，比如语音识别。语音中是按帧来处理的，每一帧处理完就得到了相对应的特征向量，常用的特征向量有MFCC等，通常处理完一帧得到的是一个39维的...

卷积神经网络+用pytorch构建神经网络

标签：神经网络 cnn pytorch

从零开始写一个神经网络，通常的方法是：定义网络结构指定输出层、隐藏层、输出层大小初始模型参数循环操作执行前向传播、计算损失、执行后向传输、权值更新 1. 神经网络 1.1 神经网络是怎么工作的？首先...

卷积神经网络（CNN）网络结构及模型原理介绍

标签： cnn 深度学习计算机视觉

卷积神经网络（CNN）网络结构模型构建及介绍

卷积神经网络的结构组成与解释（详细介绍）

标签： cnn 深度学习计算机视觉

卷积神经网络是以卷积层为主的深层网络结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。1、卷积层卷积操作解释图解标准卷积一般...

政安晨：【深度学习神经网络基础】（十三）—— 卷积神经网络

标签：深度学习神经网络 cnn

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于处理具有网格结构数据的神经网络模型。它在人工智能机器学习中被广泛应用于计算机视觉和图像识别任务。 CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来提取...

卷积神经网络入门到精通微篇

标签：神经网络

卷积神经网络包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络常应用于序列类的数据处理；二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别；三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类...

卷积神经网络的概述

标签： CNN sigmod loss

有监督学习之多元线性回归【实验目的】掌握Python编程实现多元线性回归，因变量与单个自变量散点图、拟合效果图制作，模型评价指标、计时功能、保存模型。【实验要求】理解Python在回归分析中的评价指标等细节...

图像分类PyTorch基于卷积神经网络识别RMB项目源代码+模型文件+数据集.zip

标签： pytorch pytorch 软件/插件数据集

基于卷积神经网络的识别方法RMB；采用python中的PyTorch实现图像识别；

深度学习实验2：卷积神经网络

标签：深度学习 cnn 神经网络

卷积神经网络实验

卷积神经网络参数解读

简单的卷积网络构建卷积神经网络读取数据卷积网络的介绍与构建准确率评估标准网络模型的训练和测试

卷积神经网络结构示意图,卷积神经网络基本结构

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...

卷积神经网络的简单理解

标签： cnn 计算机视觉深度学习

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。三、卷积神经网络结构数据输入层（Input layer）：该层要做的处理主要是对原始...

卷积神经网络 (CNN) 基本原理和公式

卷积神经网络(CNN)基本原理和公式推导卷积神经网络是一种前馈型神经网络, 受生物自然视觉认知机制启发而来的. 现在, CNN 已经成为众多科学领域的研究热点之一, 特别是在模式分类领域, 由于该网络避免了对图像的复杂...

卷积神经网络中感受野的详细介绍

标签：神经网络 CNN 深度学习

1. 感受野的概念在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的...

卷积神经网络matlab代码

标签： matlab 卷积神经网络深度学习

卷积神经网络的matlab代码，代入数据就可以成功运行！！

卷积神经网络matlab代码下载

标签：卷积神经网络

卷积神经网络的matlab代码，直接可运行

卷积神经网络模型

在深度学习中，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域的应用十分广泛。本文章旨在介绍一些CNN的模型，并分析各自模型的优缺点。

卷积神经网络的三大特性

标签：神经网络人工智能深度学习

卷积神经网络的三大特性

深度学习笔记 6 卷积神经网络

标签：深度学习 cnn

卷积神经网络,可变形卷积DCN

”卷积神经网络“ 的搜索结果

卷积神经网络的优化

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【深度学习】计算机视觉（五）——卷积神经网络详解

卷积神经网络概述

卷积神经网络CNN

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人工智能-项目实践-手写数字识别-用java实现一个简单的卷积神经网络，共三层可以识别mnsit

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卷积神经网络（CNN）网络结构及模型原理介绍

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卷积神经网络参数解读

卷积神经网络结构示意图,卷积神经网络基本结构

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卷积神经网络 (CNN) 基本原理和公式

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卷积神经网络的三大特性

深度学习笔记 6 卷积神经网络

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