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cnnlenet5编程实例#!

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选择合适的模型架构：根据问题类型选择基础模型结构，例如卷积神经网络（CNN）用于图像识别，循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）用于序列数据处理，Trans

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我们先来总结一下人类识别物体的方法：定位。这一步对于人眼来说是一个很自然的过程，因为当你去识别图标的时候，你就已经把你的目光放在了图标上。虽然这个行为不是很难，但是很重要。看线条。有没有文字，形状是方的圆的，还是长的短的等等。看细节。纹理、颜色、方向等。卷积神经网络就是对上述过程的程序实现。7.1卷积卷积在卷积神经网络中的主要作用是提取图片的特征，同时保留原来图片中各个像素的相对位置（空间）关系。

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下面回顾一下深度学习在图像分类上的发展历程:LeNet-5在1998年，YannLeCun等人设计的第一个卷积神经网络（CNN）模型LeNet-5，为图像分类领域打开了一个新的门。

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2采用BESSOC部署深度学习语音信号处理算法，降噪算法3根据公式用C语言实现卷积CNN，或者采用开源的嵌入式机器学习，嵌入式深度学习，嵌入式神经网络开源sdk，移植，部署到MCU或者SOC，

加我微信hezkz17可以申请加入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群，赠送企业嵌入式AI图像理解/音/视频项目核心开发资料1采用CNNBP反向传播算法更新权重系数2原理解析3实现策略训练与识别分离，先在电脑上训练好

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降压转换器只有4个部分，主要是开关（Q1）、二极管（D1）、电感（L1）和电容滤波器（C1）。输入电压Vin必须高于输出电压Vout才能成为降压转换器。

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具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)

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