cnn卷积神经网络第7页

初识RNN2

CNN卷积神经网络的核心当然是卷积存在着一个个填充着数字的小方格，他们被称之为卷积核词向量模型word2vec自然语言处理-词向量模型如何将文本向量化看词频和总体的个数和整体的关系改变顺序不应该改变词频让计算机更好的认识文本词相近应该再向量上的表达应该是相同的学习顺序先学习神经网络再了解词向量模型如何实现文本向量化相近的词应该表达的是相同的含义一些小点在描述一个东西的时候应该要考虑多重的因素应该从

王摇摆·2022-10-31 11:42

初识CNN卷积神经网络

机器学习深度学习人工神经网络神经元神经网络是由大量的神经元相互连接而成的，每个神经元接收线性组合的输入后，给每个神经元加上非线性的激活函数，进行非先线性变换后输出。每两个神经元之间的链接代表加权值，成为权重。不同的权重和激活函数，会导致神经网络不同的输出。【实例】让神经网络来识字举个手写识别的例子，给定一个未知数字，让神经网络识别是什么数字。此时的神经网络的输入由一组被输入图像的像素所激活的输入神

王摇摆·2022-10-29 09:05

西瓜书《学习笔记》-第五章神经网络

正好准备复现一篇有关CNN卷积神经网络论文，所以正好把学过的神经网络进行复习。

二进制多了2·2022-10-24 17:15

基于步态能量图和CNN卷积神经网络的人体步态识别matlab仿真

目录1.算法概述2.部分程序3.算法部分仿真结果图4.完整程序获取1.算法概述步态能量图（GaitEngeryImage,GEI）是步态检测中最非常常用的特征，提取方法简单，也能很好的表现步态的速度，形态等特征。其定义如下：步态周期的判断使用步态剪影的宽、高之比即可，这个值比较容易而且随步态状态呈现周期性变化。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种前馈神

我爱C编程·2022-10-23 16:06

【深度学习】卷积神经网络之图像分类｜CNN、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet

一、CNN卷积神经网络分为卷积层、池化层、全连接层、softmax层。卷积层：卷积核与输入层中的一个区域相连，计算内积后加上权重。

Lydia.na·2022-10-21 15:49

TensorFlow 初步实现 CNN 卷积神经网络

这次深度学习实验课上，老师要求我们用tensorflow深度学习框架实现CNN卷积神经网络，并在经典的MNIST数据集上训练和评估自己的模型，即通过卷积神经网络初步解决手写体数字识别问题。

stepondust·2022-10-17 22:49

用TensorFlow搭建CNN卷积神经网络

"""ConvolutionalNeuralNetwork.BuildandtrainaconvolutionalneuralnetworkwithTensorFlow.ThisexampleisusingtheMNISTdatabaseofhandwrittendigits(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)ThisexampleisusingTensorFlo

生命长跑·2022-10-17 22:18

简单CNN卷积神经网络搭建 TensorFlow

以下文章中用到的的卷积网络仅用于分类操作已知有训练集X_training、Y_training,和验证集X_test、Y_test。其中Y_training与Y_test两个标签数据均为one-hot类型数据即【0,0,1,0,0】这种数据。如果你的标签数据是int型整数的话，可以用如下代码改写为one-hot类型。（比如在一个分类任务中一共有5种类别，其中类别3将会转换为【0,0,1,0,0】）

Time间依旧流失·2022-10-17 22:18

时序预测 | MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络时间序列预测

时序预测|MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络时间序列预测预测效果基本介绍研究背景模型结构建模流程程序设计学习总结参考资料预测效果基本介绍一种基于

机器学习之心·2022-10-10 20:00

分类预测 | MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多特征分类预测

分类预测|MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多特征分类预测分类效果基本介绍模型结构程序设计参考资料分类效果基本介绍

机器学习之心·2022-10-10 20:59

CNN卷积神经网络的网络结构和学习原理

卷积神经网络，主要是对图片进行处理。假如需要对一个1000*1000的图片进行分类，如果用传统的机器学习或者DNN，如要输入1000000个特征，当然也可以提前用一些方法进行降维，但是处理还是不方便。有人提出，人类对于图像的判断，也是通过对图像进行多层抽象完成。于是就提出了卷积的概念。图中是一个图形识别的CNN模型。可以看出最左边的船的图像就是我们的输入层，计算机理解为输入若干个矩阵，这点和DNN

tuntunwang·2022-10-06 16:58

卷积运算(CNN卷积神经网络)

Gaolw1102·2022-10-06 16:58

CNN卷积神经网络介绍

CNN卷积神经网络介绍1、ANN/CNN/RNN是什么？

GIS哼哈哈·2022-10-06 16:26

【基础详解】手磕实现 CNN卷积神经网络！

关注“深度学习自然语言处理”，一起学习一起冲鸭！设为星标，第一时间获取更多干货作者：云不见链接：https://blog.csdn.net/Walk_OnTheRoad/article/details/108048101编辑：王萌澳门城市大学(深度学习冲鸭公众号)此笔记是基于《深度学习入门》这本书的重点知识汇总连载。接着《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记（2）继续学习笔记的记载

zenRRan·2022-10-06 16:35

CNN卷积神经网络学习笔记

CNN卷积神经网络学习笔记对于其实现过程，大致可分为以下几个步骤：输入层卷积层激活函数池化层全连接层即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC卷积层：用它来进行特征提取。

Tae_up·2022-10-06 16:47

填充与步幅(CNN卷积神经网络)

文章目录填充和步幅填充(Padding)步幅(Stride)小结填充和步幅由之前的学习，可以知道，假设输入形状为Xh×XwX_h\timesX_wXh×Xw，卷积核形状为Kh×KwK_h\timesK_wKh×Kw，那么输出形状将是(Xh−Kh+1)×(Xw−Kw+1)(X_h-K_h+1)\times(X_w-K_w+1)(Xh−Kh+1)×(Xw−Kw+1)。因此，卷积的输出形状取决于输入形状

Gaolw1102·2022-10-06 16:17

基于CNN卷积神经网络的猫狗分类

基于CNN卷积神经网络的猫狗分类一、CNN卷积神经网络介绍二、相应包的导入三、模型的结构四、模型的构建五、优化器的数据的归一化处理六、测试数据和训练数据导入一、CNN卷积神经网络介绍见主页文章基于cnn

一无所知的小白··2022-10-04 07:51

动手实现CNN卷积神经网络

数据集采用的是手写数据集（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）：本文构建的CNN网络图如下：像素点：28*28=784，55000张手写数字图片。#-*-coding:UTF-8-*-importnumpyasnpimporttensorflowastf#下载并载入MNIST手写数字库（55000*28*28）55000张训练图像fromtensorflow.exa

weixin_30505751·2022-09-28 12:37

CNN图片分类(Pytorch)

这篇文章主要讲述用pytorch完成简单CNN图片分类任务，如果想对CNN的理论知识进行了解，可以看我的这篇文章，深度学习(一)——CNN卷积神经网络。

hhhcbw·2022-09-25 15:07

CNN卷积神经网络案例程序源代码合集matlab/Python等

CNN卷积神经网络案例程序源代码合集matlab/Python等1、深入理解CNN（包括CNN的过程显示和前向后向推倒，以及CNN的应用举例。）

「已注销」·2022-09-24 13:38

回归预测 | MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型背景程序设计模型结构2-DCNN参数参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2022-09-24 08:37

Pytorch入门笔记：CNN卷积神经网络（哔哩哔哩刘二大人）

classNet(torch.nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.l1=torch.nn.Linear(784,512)self.l2=torch.nn.Linear(512,256)self.l3=torch.nn.Linear(256,128)self.l4=torch.nn.Linear(128,64)sel

未空blog·2022-09-21 07:49

Python入门到实战（十五）卷积神经网络CNN、步长、填充、池化、图像滤波、HSV、CNN猫狗识别、VGG、MLP

Python入门到实战（十五）卷积神经网络CNN、步长、填充、池化、图像滤波、HSV、CNN猫狗识别、VGG、MLPCNN卷积神经网络图像基本处理图像卷积运算Stride、Padding、卷积后尺寸大小图像存储及展现形式图像滤波灰度值

不会写程序的程序员.·2022-09-20 09:49

人工智能之光---CNN卷积神经网络（原理篇）...

0.学习路径示意图Hello，各位小伙伴大家晚上好呀，你们期待已久的CNN卷积神经网络原理篇要来咯。

weixin_39932939·2022-09-08 07:08

神经网络正则化技术防过拟合和R语言CNN卷积神经网络手写数字图像数据MNIST分类

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23184在训练深度神经网络时，在训练集和验证集上实现相同的性能通常很麻烦。验证集上相当高的误差是过度拟合的明显标志：神经网络在训练数据方面变得过于专业。在本文中，我们提供了有关如何绕过此问题的综合指南。神经网络中的过拟合在处理任何机器学习应用程序时，重要的是要清楚地了解模型的偏差和方差。在传统的机器学习算法中，我们讨论了偏差与方差的权衡**，它包

·2022-09-02 16:53

Torch车牌字符识别-网络搭建（五）

目录1.CNN卷积神经网络的介绍2.卷积神经网络识别分类原理3.编码3.1定义网络3.2卷积层3.2.1卷积层小结3.4前向传播3.5其他1.CNN卷积神经网络的介绍可以处理多维数据是CNN的重要特征（

啥也不是的py人·2022-08-29 07:45

基于CNN卷积神经网络的TensorFlow+Keras深度学习搭建人脸模型

基于CNN卷积神经网络的TensorFlow+Keras深度学习搭建人脸模型并识别前言补充项目实现效果模型数据VGG16CNN项目概述项目运行流程核心环境配置项目核心代码详解目录收集人脸数据—Labelme

BIGBOSSyifi·2022-08-28 07:31

基于CNN卷积神经网络的TensorFlow+Keras深度学习的人脸识别

基于CNN卷积神经网络的TensorFlow+Keras深度学习的人脸识别前言项目实现效果补充模型数据嵌入模型CNN神经网络模型项目概述项目运行流程核心环境配置项目核心代码详解目录核心代码设置数据集目录收集人脸识别数据

BIGBOSSyifi·2022-08-28 07:03

【FPGA教程案例57】深度学习案例4——基于FPGA的CNN卷积神经网络之卷积层verilog实现

FPGA教程目录MATLAB教程目录--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------目录1.软件版本2.卷积层理论介绍3.卷积层的verilog实现

fpga和matlab·2022-08-25 07:47

深度学习(五) CNN卷积神经网络

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档CNN卷积神经网络前言一、CNN是什么？二、为什么要使用CNN？

Ali forever·2022-08-24 07:28

语音识别卷积神经网络,卷积神经网络字符识别

然后经过了一年的时间，笔者又研究和get到了一种更强大的基于CNN卷积神经网络的直接端到端的验证识别技术（文章不是我的，然

快乐的小肥熊·2022-08-22 20:24

CNN卷积神经网络详解

1、cnn卷积神经网络的概念卷积神经网络（CNN），这是深度学习算法应用最成功的领域之一，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。

一只程序猿中的算法dog·2022-08-14 16:08

好好学习第二天：服装图像分类

今天学习博客，参考文章地址：深度学习100例-卷积神经网络（CNN）服装图像分类|第3天_K同学啊的博客-CSDN博客活动地址：CSDN21天学习挑战赛一、原理CNN卷积神经网络主要执行了四个操作：卷积

流萤数点·2022-08-13 21:23

【机器学习算法】神经网络与深度学习-8 1.1.1 CNN卷积神经网络（Convolutional neural Networks ）详解

目录卷积神经网络（convolutionalneuralNetworksCNN）为什么需要卷积神经网络：卷积神经网络CNN的前半部分的目的：卷积层convolution，取得区域特征，和区域信息池化层：Maxpooling，进行取样，缩小图片。卷积层神经网络池化层神经网络总结：我的主页：晴天qt01的博客_CSDN博客-数据分析师领域博主目前进度：第四部分【机器学习算法】卷积神经网络（convol

晴天qt01·2022-07-29 07:51

自动驾驶知识点 Review 2D 感知算法一（两阶段法 R-CNN系列，FPN，R-FCN）

第3步就是CNN卷积神经网络，提取特征。第4步是放入SVM进行分类+回归Bou

大叔爱学习.·2022-07-28 10:59

Pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集（CNN卷积神经网络）

-借我杀死庸碌的情怀-·2022-07-21 07:39

Pytorch实现手写体识别（基于CNN卷积神经网络）实操详解（附完整代码free）

手写体作为深度学习的“Helloworld”，几乎所有的课程都会讲到这个，今天带着大家一些看看吧。如果对你有所帮助，点个赞给个小关注，以后一起交流学习。前言首先和大家讲讲我为啥会看到这个，因为我需要写论文，关于图像增强的，比如夜视，曝光，去雨，去雪，去雾等，以往采用的是传统的方法“直方图，暗通道，retinex”等，现在随着深度学习的发展，只从12年人机大战，深度学习迅速爆棚，由于结果惊艳，所以深

贪玩老学长·2022-07-21 07:37

python cnn入门_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

笨呆薪火·2022-07-21 07:04

基于Pytorch实现CNN卷积神经网络-Mnist数据集

基于pytorch框架，采用神经网络和CNN网络实现Mnist数据集，该示例训练，相当于语言编程界的“helloworld”入门程序。文章目录前言一、Mnist数据模型简介二数据集的下载2.1网址下载2.2基于pytorch框架自带模块加载2.3基于tensorflow自带框架加载（CNN）前言基于pytorch框架实现Mnist数据集，掌握机器学习中第一个“helloworld”程序一、Mnis

lichji2016·2022-07-21 07:47

【深度学习】（一）机器学习基础学习笔记

AI人工智能包含的内容十分广泛，对于图像处理而言，机器学习、深度学习或者计算机视觉主要关注图像识别这部分内容，所以重点学习CNN卷积神经网络。今天先从上古时期的机器

Nirvana；·2022-07-09 07:00

pytorch设置l2正则_码前须知---TensorFlow超参数的设置

经过上期的CNN卷积神经网络原理篇的讲解，小伙伴们是不是已经迫不及待地想利用TensorFlow来搭建属于自己的神经网络来训练啦？诶，戳多马爹（且慢）！在组网之前，博主还是有一些东西要给大家交代的。

weixin_39987211·2022-07-03 07:17

基于CNN卷积神经网络手写数字识别模型

实验设计实验结果最终代码一、CNN（卷积神经网络）简介1.1卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，在图像处理和识别的方向上取得很大的成就，本文只要进行的是基于CNN

一无所知的小白··2022-06-29 07:19

深度学习——卷积神经网络的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet）

一、CNN卷积神经网络的经典网络综述下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344二、LeNet-5网络输入尺寸：32*32卷积层

gb4215287·2022-06-27 23:18

基于CNN卷积神经网络实现mnist手写数据集识别

目录一、CNN理论1.CNN结构2.卷积层2.1卷积运算2.2填充2.3步幅2.4三维数据的运算2.5多滤波器2.6批处理3.池化层二、CNN实现1.im2col原理与代码2.卷积层与池化层的实现4.CNN

泥签·2022-06-27 07:32

CNN卷积神经网络图解

来源：http://xilinx.eetrend.com/article/10827卷积神经网络CNN图解作者:SanjayChan[http://blog.csdn.net/chenzomi]0背景之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章，由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰，看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂，最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解。于是

西郊巷外·2022-06-16 07:04

CNN卷积神经网络-PyTorch

动手学深度学习-CNN笔记一、从全连接层到卷积二、图像卷积1.卷积层2.学习卷积核参数3.特征映射和感受野三、填充(padding)四、步幅(stride)五、多输入多输出通道1.多输入通道2.多输出通道3.1×1卷积层六、池化层(或汇聚层，pooling层)一、从全连接层到卷积多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。在

葫芦娃啊啊啊啊·2022-06-16 01:34

猫狗大战——基于TensorFlow的猫狗识别（1）

简介：关于猫狗识别是机器学习和深度学习的一个经典实例，下来小玉把自己做的基于CNN卷积神经网络利用Tensorflow框架进行猫狗的识别的程序和注释都分享给大家，源码我放在了GitHub上，欢迎star

i小玉·2022-06-15 07:07

用PyTorch实现MNIST手写数字识别（最新，非常详细）

卷积层2.2激活层2.3池化层2.4全连接层2.5CNN模型三、损失函数和优化器四、定义训练轮和测试轮4.1训练轮4.2测试轮五、开始训练六、结果和分析七、完整代码引言本文基于PyTorch框架，采用CNN

小周_·2022-06-12 09:05

【原创】深度学习学习笔记（四）-信息处理单元(神经元）

文章目录空间信息处理单元1.卷积层2.池化层时间信息处理单元RNN循环神经网络LSTM神经元空间信息处理单元CNN卷积神经网络，输入层、卷积层、池化层、全连接层1.卷积层输入：特征图[h,w,d,n],

A-Star·2022-06-05 16:26

【深度学习】(8) CNN中的通道注意力机制（SEnet、ECAnet），附Tensorflow完整代码

各位同学好，今天和大家分享一下attention注意力机制在CNN卷积神经网络中的应用，重点介绍三种注意力机制，及其代码复现。

立Sir·2022-06-01 18:56

推荐频道

cnn卷积神经网络