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CNN卷积神经网络工作原理总结

CNN卷积神经网络工作原理总结本文主要对吴恩达深度学习中卷积神经网络的课程进行了学习，下面是CNN工作原理总结。1.边缘检测==========在学习CNN的工作原理时首先从图像识别入手。

彭芋圆·2020-06-29 05:54

架构之美-最强卷积神经网络架构设计初想

今天迎来了我家两公子周岁生日，在这美好的日子里我用“美”为主题分享一下目前非常火非常火的CNN卷积神经网络。本文目录最美的是什么？

冷伟平·2020-06-29 05:55

自然语言处理（二）基于CNN的新闻文本分类

自然语言处理（二）1.Task1数据集探索1.1下载数据集1.2数据集的描述1.3数据的预处理1.4CNN卷积神经网络1.5训练与验证2.IMDB2.1下载IMDB数据集2.2探索数据2.3将整数转换回字词

dayday学习·2020-06-29 02:59

【AI易操作-深度学习算法代码解读】基于keras实现图像识别CNN模型-含CNN卷积神经网络模型原理

图像识别为什么要用卷积神经网络CNN？比传统神经网络好在哪里？核心差别点：多了卷积层+池化层，所以本文主要是梳理卷积层和池化层设计原理+CNN模型实现（基于Keras代码）传统神经网络的劣势我们知道，图像是由一个个像素点构成，每个像素点有三个通道，代表RGB颜色，如果一个图像的尺寸是（28，28，1），即代表这个图像的是一个长宽均为28，channel为1的图像（channel也叫depth,此处

AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:24

【转】CNN卷积神经网络_ GoogLeNet 之 Inception(V1-V4)

http://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70576775参考：1.Inception[V1]:GoingDeeperwithConvolutions2.Inception[V2]:BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateS

weixin_34344403·2020-06-28 17:27

Python CNN卷积神经网络代码实现

1#-*-coding:utf-8-*-2"""3CreatedonWedNov2117:32:28201845@author:zhen6"""78importtensorflowastf9fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data1011mnist=input_data.read_data_sets('C:/Users/zhen

weixin_34090643·2020-06-28 11:44

CNN步长卷积计算公式和strided convolution

上图展示的是CNN卷积神经网络中卷积的过程，定义输入矩阵为I(n×n)，卷积核为F(f×f)，输出矩阵为O:则卷积的过程为：Conv(I,W)=O对于卷积，由浅入深三种形式，Convolutionoperationwithoutpadding

夏花La·2020-06-27 11:26

深度学习Deep Learning（01）_CNN卷积神经网络

lawlite19/DeepLearning_Python有关神经网络的部分可以查看这里的BP神经网络的部分：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python一、CNN

莫失莫忘Lawlite·2020-06-27 05:02

DeepLearning tutorial（4）CNN卷积神经网络原理简介+代码详解

DeepLearningtutorial（4）CNN卷积神经网络原理简介+代码详解@author：wepon@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details

wepon_·2020-06-27 03:58

CNN,RNN,LSTM区别

(一)CNN卷积神经网络在机器学习中，卷积神经网络是一种深度前馈人工神经网络，已成功地应用于图像识别。[1]卷积神经网络，是一种前馈神经网络，人工神经元可以响应周围单元，可以进行大型图像处理。

红叶骑士之初·2020-06-27 01:50

Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（二）文字识别系统LeNet-5

[1]Deeplearning简介[2]DeepLearning训练过程[3]DeepLearning模型之：CNN卷积神经网络推导和实现[4]DeepLearning模型之：CNN的反向求导及练习[5

Bicelove·2020-06-26 22:08

Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN

[1]Deeplearning简介[2]DeepLearning训练过程[3]DeepLearning模型之：CNN卷积神经网络推导和实现[4]DeepLearning模型之：CNN的反向求导及练习[5

Bicelove·2020-06-26 22:07

目标检测之YOLOv4

论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.10934论文开源代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet二、YOLOv4摘要有大量的功能据说可以提高CNN

thisiszdy·2020-06-26 19:56

yolov3训练自己的数据集——第一次实操完整记录

backpropogation算法yolo中7*7个grid和rpn中的9个anchorsdarknet源码学习小知识点make-j4表示用４条线程编译（对应自己的电脑，看自己电脑cpu几核几线程）make-j32用32线程编译CNN

周月亮·2020-06-26 17:51

spark深度学习算法(CNN卷积神经网络）的测试与分析

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。关于CNN的一些发展信息，很多文献上都有。下面摘抄一段：（来自于http://www.36dsj.com/archives/24006）“卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hube

sparkexpert·2020-06-26 14:22

利用卷积神经网络实现人脸识别（python+TensorFlow）

利用CNN卷积神经网络实现人脸识别（python+TensorFlow）使用的人脸数据是耶鲁大学的一个人脸数据集Yale_64x64.mat，数据集已经上传Yale64x64.mat程序：'''''''

Jumping boy·2020-06-25 19:04

CNN(卷积神经网络)详解

CNN卷积神经网络详解WhyCNN局部感受野(localreceptivefields)权值共享(Sharedweightsandbiases)池化(Pooling)总的来看WhyCNN首先回答这样一个问题

(DᴗD)B·2020-06-25 15:00

从LeNet到AlexNet

CNN卷积神经网络的经典网络综述一切的开始(LeNet)1、Input(32*32)2、C1,C3,C5(卷积层)3、S2,S4(pooling层)4、F6(全连接层)5、Output(输出层)详细参数

菜鸟知识搬运工·2020-06-25 05:54

卷积神经网络(CNN)学习笔记3：Matlab代码理解

近期正在学习卷积神经网络，大致的原理在之前参考前辈们经验，转载的两个笔记中已经做了简要梳理，下边就Github中的DeepLearnToolbox中的CNN的代码进行理解和实现讲解参考代码来源：[CNN

Vivian0990308·2020-06-22 18:28

专访DeepID发明者孙祎：关于深度学习与人脸算法的深层思考

专访DeepID发明者孙祎：关于深度学习与人脸算法的深层思考发表于2015-11-1809:51作者周建丁CNN卷积神经网络DeepID人脸算法深度学习孙祎Linkface摘要：DeepID人脸算法发明者

凌风探梅·2020-06-22 04:11

Datawhale零基础入门CV赛事字符识别模型

目录1、模型选择2、模型具体内容介绍1、模型选择在深度学习网络中，可以选取FC（fullconnect）全连接网络结构、CNN卷积神经网络结构、RNN递归神经网络以及变种LSTM长短期记忆神经网络，针对不同的优缺点

光烟·2020-06-22 03:24

CNN优点各层作用

CNN卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成。1.输入层输入层可以处理多维数据；与其他神经网络相似，由于使用梯度下降学习，cnn的输入特征需要标准化处理。

Hulk_·2020-06-21 21:57

tensorflow学习（5）之CNN

莫凡2017tensorflow（使用更简便版）https://github.com/MorvanZhou/Tensorflow-TutorialCNN卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

onejuliar·2020-06-21 02:55

深度学习之CNN简介

深度学习概述CNN卷积神经网络层级结构数据输入层卷积计算层Relu激活层池化层全连接层正则化典型结构欢迎转载，可以关注博客：http://blog.csdn.net/cqy_chen本来想把CNN的一个

cqychen·2020-06-21 00:56

《评人工智能如何走向新阶段》后记（再续17）

有了AI加持，通过NLP自然语言处理回顾性数据，使用CNN卷积神经网络训练CT影像的识别网络，AI可以快速鉴别和判读新冠肺炎影像。

AI科技大本营·2020-06-20 20:58

CNN卷积神经网络实例(基于pytorch)

CNN卷积神经网络1.关于卷积神经网络2.卷积神经网络实例（手写字母识别）2.1代码示例2.2运行过程及结果2.3测试结果3.参考与致谢1.关于卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

王延凯的博客·2020-06-06 20:45

CNN卷积神经网络学习笔记

Yigit_dev·2020-04-05 08:59

从零开始的深度学习笔记（二）CNN卷积神经网络简介与使用Pytorch搭建自己的第一个卷积神经网络

从MNIST学习CNN首先我们需要大概知道CNN（convolutionalneuralnetwork）是一个比较适合进行图像处理的一个神经网络，它主要是完成了特征抽出的操作。也许现在我们还不是特别了解CNN具体的步骤与一些细节，没关系，接着往下看。其次我们来看看CNN都是由那些部分组成的。对于上图，我们可以看到想要识别一张图片，我们可能需要经过对图形卷积->ReLU激活->池化->之后再一次**

白鹿如昔·2020-04-01 17:26

概述

单从结构上来说，全连接的DNN和多层感知机没有任何区别为了克服梯度消失，ReLu,maxout等传输函数代替了sigmoid，形成了如今DNN的基本形式CNN卷积神经网络解决DNN带来的参数爆炸问题限制参数个数

程序猿爱打DOTA·2020-03-25 12:21

pytorch CNN卷积神经网络

image.pngimporttorchimporttorch.utils.dataasDatafromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nnasnnimporttorchvision#HyperparametersEPOCH=1#trainthetrainingdatantimes,tosave

Do_More·2020-02-26 05:33

pytorch实现CNN卷积神经网络

本文为大家讲解了pytorch实现CNN卷积神经网络，供大家参考，具体内容如下我对卷积神经网络的一些认识卷积神经网络是时下最为流行的一种深度学习网络，由于其具有局部感受野等特性，让其与人眼识别图像具有相似性

小山爱学习·2020-02-19 10:20

Tensorflow实现Neural Style

最近深度学习里面最cool的一个模型CNN卷积神经网络，搞明白了cnn的基本模型之后，跑了几个CNN的模型，算是CNN有一个基本的认识了。这几天打算进阶一下，熟悉一些更复杂的模型。

zhaozhengcoder·2020-02-15 19:57

2018-11-7 deep learning举例

以手写数字识别为例：输入是256维的像素，输出是对应0，1，2，3，4，5，6，7，8，9的概率第一步：选择模型：选择一个合适的神经网络模型，全连接模型，CNN卷积神经网络模型等等神经网络的层数与个数是难点

昊昊先生·2020-02-12 07:31

CNN--卷积神经网络从R-CNN到Faster R-CNN的理解(CIFAR10分类代码)

1.什么是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

mantch·2020-02-06 23:50

深度学习初学者了解CNN卷积神经网络的黄金指南

介绍卷积神经网络。这听起来像是一个奇怪的生物学和数学的结合，但是这些网络已经成为计算机视觉领域最具影响力的创新之一。2012年是神奇网络成长的第一年，AlexKrizhevsky用它们赢得了当年的ImageNet竞赛（基本上是计算机视觉年度奥运会），把分类错误记录从26％降到了15％，这个惊人的提高从那以后，许多公司一直在以服务为核心进行深度学习。Facebook使用自动标记算法的神经网络，谷歌的

FlyAI·2020-02-06 05:36

【转载】CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）

https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187DeepLearningtutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程

dopami·2020-02-01 04:12

Tensorflow实现CNN文本分类

这是本系列的第一篇文章，主要介绍了CNN卷积神经网络的原理，以及使用Tensorflow实现CNN文本分类的编码实现。CNN

杨晓依·2020-01-08 20:18

ResNet网络识别验证码实战练习——高准确率的机器学习模型

原文链接：https://finthon.com/resnet-captcha/简介在使用Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码一文中，我们使用了3层简单的CNN卷积神经网络完成了验证码的识别

MrLonelyZC88·2020-01-07 07:03

Tensorflow- CNN卷积神经网络的MNIST手写数字识别

Tensorflow系列文章Tensorflow-MNIST机器学习入门Tensorflow-CNN卷积神经网络的MNIST手写数字识别Tensorflow-循环神经网络（LST

周乘·2020-01-06 04:49

AI——知识图谱

参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/EXUx46NANUv_QK7aSvSiQw1、AI三大学派（1）仿生学派——连接主义——深度学习神经网络（CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络

minlover·2019-12-24 13:51

卷积神经网络CNN相关模型python案例（LeNet-5、Inception_v3）

一、卷积神经网络CNN卷积神经网络是通过卷积层(convolutions)和池化层(pooling)将特征从多个的通道(channel)生成FeatureMap，再通过全连接网络（fullconnections

nbszg·2019-12-16 17:59

深度学习学习资料

蜡笔小不清新·2019-12-15 03:14

CNN卷积神经网络的构建

1.卷积神经网络由输入层，卷积层，激活函数，池化层，全连接层组成.input(输入层)--conv(卷积层)--relu(激活函数)--pool(池化层)--fc(全连接层)2.卷积层：主要用来进行特征的提取卷积操作是使用一个二维的卷积核在一个批处理的图片上进行不断扫描。具体操作是将一个卷积核在每张图片上按照一个合适的尺寸在每个通道上面进行扫描。tf.nn.conv2d(input,filter,

Curry秀·2019-12-12 19:00

神经网络和深度学习第一章

神经网络究竟是什么最简单的一个神经网络ReLUrectifiedlinearunit修正线性单元稍微复杂一些的神经网络隐藏的中间层监督学习supervisedlearning监督学习的应用标准神经网络标准神经网络CNN

大飞哥·2019-11-29 17:57

Tensorflow- 循环神经网络（LSTM）