卷积神经网络

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类AlexNet简介AlexNet是一种卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）模型，它在2012年的ImageNet图像分类挑战赛中取得了重大突破
the_coco·2024-01-04 06:51

AI：112-基于卷积神经网络的美食图片识别与菜谱推荐

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于卷积神经网络的美食图片识别与菜谱推荐随着人工智能技术的飞速发展，卷积神经网络（Convolution
一见已难忘·2024-01-04 06:20

FPGA万花筒之(十七):基于FPGA的卷积神经网络实现之池化模块、全连接模块与输出

本文对基于FPGA的卷积神经网络实现的池化模块、全连接模块与输出模块进行了简要叙述。【嵌牛
张俸玺20012100022·2024-01-04 05:01

52从 0 到 1 实现卷积神经网络--反向传播和多层神经网络实现

反向传播和多层神经网络实现在实验开始之前，为了方便阅读，并复用之前的部分代码，我们首先将上一次试验完成的内容粘贴至此。importnumpyasnpimportstruct#读取MNIST数据集数据集defread_mnist(filename):withopen(filename,'rb')asf:zero,data_type,dims=struct.unpack('>HBB',f.read(4
Jachin111·2024-01-04 05:52

论文解读：A New CNN Building Block for Low-ResolutionImages and Small Objects

摘要卷积神经网络(cnn)在图像分类和目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而，在图像分辨率低或物体很小
十有久诚·2024-01-04 02:53

循环生成对抗网络（CycleGAN）

一、说明循环生成对抗网络（CycleGAN）是一种训练深度卷积神经网络以执行图像到图像翻译任务的方法。网络使用不成对的数据集学习输入和输出图像之间的映射。
无水先生·2024-01-03 23:33

AI：113-基于卷积神经网络的图像风格迁移

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于卷积神经网络的图像风格迁移人工智能领域的发展在近年来取得了令人瞩目的成就，其中图像处理领域的技术也在
一见已难忘·2024-01-03 22:23

《动手学深度学习》学习笔记 第7章 现代卷积神经网络

动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺7.现代卷积神经网络
北方骑马的萝卜·2024-01-03 20:58

《动手学深度学习》学习笔记 第6章 卷积神经网络

动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知道，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺6.卷积神经网络
北方骑马的萝卜·2024-01-03 20:24

【深度学习：SENet】信道注意力和挤压激励网络（SENet）：图像识别的新突破

【深度学习：SENet】信道注意力和挤压激励网络（SENet）：图像识别的新突破为什么有效如何实现工作原理应用案例挤压和激励网络（SENets）为卷积神经网络（CNN）引入了一个新的构建模块，该模块能在几乎不增加计算成本的情况下
jcfszxc·2024-01-03 13:44

一种安防场景下融合注意力机制和时空图卷积神经网络的人体动作识别方法与流程

本发明涉及模式识别与计算机视觉领域，尤其涉及一种安防场景下融合注意力机制和时空图卷积神经网络的人体动作识别方法。
baidu_huihui·2024-01-03 08:30

简易机器学习笔记（四）初识卷积神经网络

前言第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。
Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

卷积神经网络

卷积的出现，考虑到目前图片都比大，使用全连接参数太多学习太慢。为什么使用卷积核希望能够学习到图片内容的边界。卷积核的维度一般为奇数为什么需要padding1.因为使用卷积核，filter做特征时，会降低维度。2.原始图片的边界信息使用的太少了。原图片为nn卷积核为ffPadding为ppStrides为ss卷积后的维度为(n+2p-f)/s+1，向下取整机器学习中的卷积与数学上的卷积不同，没有进行
水星no1·2024-01-02 22:09

Pointnet++改进：在特征提取模块加入CBAM注意力机制

我们提出了卷积块注意模块(CBAM)，这是一种简单而有效的前馈卷积神经网络注意模块。给定一个中间特征映射，我们的模块沿着两个独立的维度依次推断注意力映射，通道和
AICurator·2024-01-02 21:20

地震去噪新探索（二）——无监督卷积神经网络调优实战

上一篇将地震信号用在了自编码卷积神经网络降噪（见《地震去噪新探索——无监督卷积神经网络实战》），结果那叫一个惨。
科技州与数据州·2024-01-02 19:12

基于深度卷积神经网络的垃圾分类识别系统

温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长QQ名片:)1.项目简介本文详细介绍了一基于深度卷积神经网络的垃圾分类识别系统。
Python极客之家·2024-01-02 17:38

2020-02-19

经过5天的学习，非常开心对整个知识有了较大的收获，从最初的线性回归，softmax与分类模型，多层感知机，到学习初步的卷积神经网络，leNet网络，为解决神经网络训练中的过拟合、欠拟合和梯度消失爆炸，都进行了详细的代码实现
ninghc·2024-01-02 16:50

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（二）

借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数
小胡说人工智能·2024-01-02 10:46

深度学习中的ROI是什么？

在深度学习中，一种常见的应用是使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行目标检测。
seasonsyy·2024-01-02 08:27

LeNet网络（1989年提出,1998年改进）

LeNet网络（1989年提出,1998年改进）1.LeNet网络简介LeNet:LeNet卷积神经网络的雏形：1989年，LeCun等人设计了用于手写邮政编码的卷积神经网络，并使用反向传播算法训练卷积神经网络
seasonsyy·2024-01-02 08:57

RNN循环神经网络入门

前置知识：BP神经网络、CNN卷积神经网络网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。
惊雲浅谈天·2024-01-02 06:16

经典卷积神经网络-VGGNet

经典卷积神经网络-VGGNet一、背景介绍VGG是Oxford的VisualGeometryGroup的组提出的。
侯静川·2024-01-02 06:37

经典卷积神经网络-ResNet

经典卷积神经网络-ResNet一、背景介绍残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。
侯静川·2024-01-02 06:37

经典卷积神经网络-AlexNet

经典卷积神经网络-AlexNet一、背景介绍2012年，出自论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》中的AlexNet被称为是首个真正意义上的深度卷积神经网络
侯静川·2024-01-02 06:06

经典卷积神经网络-LeNet-5

经典卷积神经网络-LeNet-5一、背景介绍LeNet-5是YannLeCun等人在《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecogn》论文中提出的一个卷积神经网络
侯静川·2024-01-02 06:03

【机器学习】卷积神经网络（三）

四、理论分析4.1反卷积运算我们可以将过滤器转换为Toeplitzmatrix，将图像转换为向量，然后仅通过一个矩阵乘法进行卷积，而不是使用for-loops对图像（或任何其他2D矩阵）执行2D卷积。（当然还要对乘法结果进行一些后处理以获得最终结果）。有许多高效的矩阵乘法算法，因此使用它们我们可以有效地实现卷积运算这个过程的数学和算法解释：以下给出这个算法的简单Python实现，以使其更加清晰。i
十年一梦实验室·2024-01-02 06:02

【机器学习】卷积神经网络（四）-实现细节（Caffe框架为例）

六、实现细节都有哪些开源的卷积神经网络实现caffe中卷积神经网络各个层（卷积层、全连接层、池化层、激活函数层、内基层、损失层等）Caffe2与caffe对比caffe2开源吗使用caffe的c++版本和
十年一梦实验室·2024-01-02 06:02

【机器学习】卷积神经网络（二）-典型网络（LeNet-5,AlexNet,VGG,GoogLeNet）

该网络是卷积神经网络(CNN)。CNN是现代最先进的基于深度学习的计算机视觉的基础。这些网络建立在3个主要思想之上：局部感受野、共享权重和空间子采样。
十年一梦实验室·2024-01-02 05:01

【机器学习】卷积神经网络----GoogLeNet网络（pytorch）

代码是一个使用PyTorch实现的GoogLeNet模型，该模型是一个深度卷积神经网络（CNN）用于图像分类任务。
十年一梦实验室·2024-01-02 05:31

CNN神经网络层次分析

https://blog.csdn.net/liulina603/article/details/44915905一.CNN简介CNN（卷积神经网络）是传统神经网络的变种，CNN在传统神经网络的基础上，
happyGirl122·2024-01-02 02:04

(Matlab)基于CNN-LSTM的多维时序回归预测(卷积神经网络-长短期记忆网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、代码实际运行结果展示：三、部分代码展示：四、本文完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络
神经网络与数学建模·2024-01-01 20:57

第二十四周：文献阅读笔记（VIT）

传统上，卷积神经网络（CNN）在计算
@默然·2024-01-01 16:53

第二十一周：机器学习和深度学习基础回顾

算法总结摘要本周复习回顾了Transformer、GAN、RMSProp优化算法，Transformer模型由Vaswani等人在2017年提出，引发了自然语言处理领域的一系列重要突破，相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络
@默然·2024-01-01 16:23

第二十二周：深度学习基础

第二十二周：深度学习基础摘要Abstract1.网络中的卷积及1x1卷积2.迁移学习3.数据扩充总结摘要在本文中，我们将探讨卷积神经网络中常用的两个核心概念：卷积和1x1卷积。
@默然·2024-01-01 16:23

第二十六周：学习笔记

第二十六周：学习笔记摘要Abstract全卷积网络FCN1.CNN与FCN2.全连接层-->成卷积层3.FCN的缺点摘要全卷积神经网络（FullyConvolutionalNetwork，FCN）是一种用于图像分割和语义分割任务的深度学习模型
@默然·2024-01-01 16:50

[C#]使用ONNXRuntime部署一种用于边缘检测的轻量级密集卷积神经网络LDC

源码地址：github.com/xavysp/LDCLDC:LightweightDenseCNNforEdgeDetection算法介绍：由于深度学习方法的快速发展，近年来，用于执行图像边缘检测的卷积神经网络
FL1623863129·2024-01-01 16:34

深度学习 | 注意力机制、自注意力机制

卷积神经网络的思想主要是通过卷积层对图像进行特征提取，从而达到降低计算复杂度的目的，利用的是空间特征信息；循环神级网络主要是对序列数据进行建模，利用的是时间维度的信息。
西皮呦·2024-01-01 14:50

图卷积神经网络之 - 图拉普拉斯矩阵的解释

图拉普拉斯矩阵是图论和谱图理论中的一个核心概念，它在图卷积神经网络（GCN）的设计中起着重要的作用。下面我将详细解释图拉普拉斯矩阵和归一化图拉普拉斯矩阵。
UCAS_sqs·2024-01-01 13:22

图卷积神经网络之 - 图傅立叶变换的解释

L=np.array([[2,-1,0,-1],[-1,2,-1,0],[0,-1,2,-1],[-1,0,-1,2]])上述4个节点的简单无向图进行图傅立叶变换：我们计算了图拉普拉斯矩阵LLL的特征值和特征向量。特征值是：λ=[0,2,2,4]\lambda=\begin{bmatrix}0,&2,&2,&4\end{bmatrix}λ=[0,2,2,4]特征向量UUU（归一化后）是：U=[−0
UCAS_sqs·2024-01-01 13:48

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（一）

借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。首先，我们
小胡说人工智能·2024-01-01 12:08

Keras加载预训练模型

常用的预训练模型VGG16：VGG16是一个用于图像分类的卷积神经网络模型，由牛津大学的VisualGeometryGroup开发。它使用连续的小滤波
缘起性空、·2024-01-01 12:50

编写C语言版本的卷积神经网络CNN之一：前言与Minst数据集

https://blog.csdn.net/tostq/article/details/51786265前言卷积神经网络是深度学习的基础，但是学习CNN却不是那么简单，虽然网络上关于CNN的相关代码很多
非鱼知乐·2024-01-01 10:55

【深度学习：Convolutional Neural Networks】卷积神经网络入门指南

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域最引人注目的成就之一。自从LeCun等人在20世纪90年代初引入以来，CNN在图像处理、视频分析和自然语言处理等领域取得了显著的成就。
脆鲨Nana7mi·2024-01-01 06:21

机器学习 Pytorch 教程

https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/在我们学习完机器学习、深度学习、卷积神经网络以及结构化机器学习项目等理论知识后
苏高峰·2024-01-01 05:18

工智能基础知识总结--什么是CNN

什么是CNN卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习
北航程序员小C·2024-01-01 02:58

2023下半年的总结

对于人脸识别，可以采用了基于深度学习的特征提取方法，通过训练卷积神经网络（CNN）来提取人脸特征，并使用余弦相似度进行特征匹配，实现人脸的快速识别。
从零开始的奋豆·2023-12-31 22:39

基于轻量级神经网络GhostNet开发构建光伏太阳能电池缺陷图像识别分析系统

，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类
Together_CZ·2023-12-31 20:42

基于轻量级GhostNet模型开发构建工业生产制造场景下滚珠丝杠传动表面缺陷图像识别系统

，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统
Together_CZ·2023-12-31 20:42

基于轻量级GhostNet模型开发构建生活场景下生活垃圾图像识别系统

，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统
Together_CZ·2023-12-31 20:40

用于流式传输自由视点视频的神经残余辐射场

3.1、总体实现3.2、细节实现3.3、信号实现4、相关方法4.1、Motion-awareResidualFields4.2、ResidualGridOptimization5、测试实验傅里叶变换与卷积神经网络
qq_43314576·2023-12-31 15:33
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