cnn卷积神经网络第8页

日撸 Java 三百行（71-80天，BP 神经网络）

10天，基本语法11-20天，线性数据结构21-30天，树与二叉树31-40天，图41-50天，查找与排序51-60天，kNN与NB61-70天，决策树与集成学习71-80天，BP神经网络81-90天，CNN

闵帆·2022-05-31 10:56

Java学习（Day 37）

学习来源：日撸Java三百行（81-90天，CNN卷积神经网络）_闵帆的博客-CSDN博客文章目录前言卷积神经网络(代码篇)一、数据集读取与存储1.数据集描述2.具体代码3.运行截图二、卷积核大小的基本操作

言山兮尺川·2022-05-31 10:24

CNN卷积神经网络之ConvNeXt

CNN卷积神经网络之ConvNeXt前言改进内容1训练技巧2宏观设计3ResNeXt-ify4InvertedBottleneck5LargeKernelSizes6细节设计网络结构实验结果前言《AConvNetforthe2020s

球场书生·2022-05-30 16:27

CNN卷积神经网络图解概述

CNN卷积神经网络概述什么是神经网络神经网络的基本单位前馈神经网络卷积神经网络为什么要卷积神经网络什么是卷积一维卷积二维卷积卷积神经网络结构卷积层汇聚层全连接层什么是神经网络人工神经网络实质上是数学模型

杨三金·2022-05-29 07:30

智能新闻文本分类系统-tensorflow项目

搭建CNN卷积神经网络进行模型训练，从而实现对"体育","财经","房产","家居","教育","科技","时尚","时政","游戏","娱乐"等10个类别新闻智能识别分类。

·2022-05-22 11:35

机器学习-CNN卷积神经网络整理

【前言】为了理解作为机器学习（ML）分支的深度学习（DL），看了很多资料，一直试图找出两者之间比较本质的区别，目前的理解是，机器学习中很重要的步骤是对数据集的“特征提取”，数据集必须足够多，并含有具有“辨识度”的信息；而深度学习中，是从给定的数据集中提取高层次的特征，并将传统的神经网络进行参数化。如果说机器学习的输入是“图像的特征”，那深度学习的输入是“图像的全部像素”，从杂乱的数据中自动学习。因

startfromnow86·2022-05-19 18:57

CNN卷积神经网络猫狗识别的学习

目录一、卷积神经网络二、overfit（过拟合）三、卷积神经网络做猫狗识别a.打开官网下载b.配置anacondac.打开jupyternotebook查看是否安装成功d.下载猫狗数据集：四、数据增强五、精确率测试一、卷积神经网络卷积神经网络（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，是深度学习（deeplearning）的代表

乐时及行.·2022-05-19 07:00

天气图像识别系统-tensorflow项目

界面视频演示：https://www.bilibili.com/vide...技术栈pythontensorflowCNN卷积神经网络PythonWEB咨询q：278412785

·2022-05-18 09:16

3.2 CNN卷积神经网络基础知识-卷积操作(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

3.2CNN卷积神经网络基础知识-卷积操作(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)这一小节将为读者介绍卷积算法的原理和实现方案，并通过具体的案例展示如何使用卷积对图片进行操作，主要涵盖如下内容

aiAIman·2022-05-13 07:37

深度学习之CNN卷积神经网络详解以及猫狗识别实战

需要处理的数据量太大图像简单数字化无法保留图像特征卷积神经网络-CNN的基本原理卷积——提取特征池化层（下采样）——数据降维，避免过拟合全连接层——输出结果CNN卷积神经网络学习导图卷积神经网络实战--

C君莫笑·2022-05-10 07:08

cnn 预测过程代码_CNN卷积神经网络入门个人理解和实例代码(注释详细，一劳永逸)...

2021/01/05：更新了代码，现在应该没啥问题了不铺垫啥了，最近看深度学习和神经网络有一点启发，想写个文章算是做个记录，直接开始吧。我看的是b站李宏毅老师的机器学习视频。我比较懒，了解完原理，写完一遍代码之后，就想写一个一劳永逸的代码，想着以后有不同的应用场景需要，直接改几个参数然后调用就行了，所以这也是我特别喜欢写注释的原因。写注释是就为了一劳永逸。当然，做图片分类，大概分为三个过程。第一，

石墨稀·2022-05-04 07:12

CNN卷积神经网络的反向传播算法

1.传统DNN的反向传播计算:损失函数:J(W,b,x,y)=12∣∣aL−y∣∣22J(W,b,x,y)=\cfrac{1}{2}||a^L-y||_2^2J(W,b,x,y)=21∣∣aL−y∣∣22δl=∂J∂zl 表示对l层线性变换输出zl的偏导\delta^l=\frac{\partialJ}{\partialz^l}\,\,\text{表示对l层线性变换输出$z^l$的偏导}δl=∂

weixin_39695163·2022-04-29 07:23

深度学习从入门到实战——卷积神经网络原理解析及其应用

卷积神经网络CNN卷积神经网络前言卷积神经网络卷积的填充方式卷积原理展示卷积计算量公式卷积核输出的大小计算感受野池化自适应均值化空洞卷积经典卷积神经网络参考卷积神经网络前言为什么要使用卷积神经网络呢？

小陈phd·2022-04-28 07:32

【数值预测案例】(7) CNN-LSTM 混合神经网络气温预测，附TensorFlow完整代码

大家好，今天和各位分享一下如何使用Tensorflow构建CNN卷积神经网络和LSTM循环神经网络相结合的混合神经网络模型，完成对多特征的时间序列预测。

立Sir·2022-04-26 14:53

字节跳动算法岗武功秘籍（上）

字节跳动面经汇总资料1.1面经汇总参考资料1.2面经涉及招聘岗位1.3面试流程时间安排1.4字节跳动面试心得汇总2字节跳动面经涉及基础知识点2.1图像处理基础2.1.1讲解相关原理2.1.2手写算法代码2.2深度学习：CNN

江大白*·2022-04-13 07:55

利用CNN卷积神经网络实现车牌识别（tensorflow）

车牌识别的几个步骤：给一张图片1.从图片上找到车牌的区域2.从图片上截取车牌的区域3.从这个车牌区域中分割出一个一个的字符图片，保存4.字符图片挨个识别：先识别省份，再识别城市、再识别号码5.三个部分合在一起，得到最终的车牌的详细信息怎么去识别:用模型去做模型=数据（特征数据+标签数据）+算法（CNN）卷积神经网络tensorflow:数据流编程平台的工作方式：数据流图1.创建图2.给图中添加需要

SOBE_rrr·2022-04-11 07:33

深度学习-第六章 GAN面试题（大厂必问，历经半年整理）

【计算机视觉复习流程剖析及面试题详解】【深度学习算法最全面面试题（30页）】【机器学习算法最全面面试题（61页）】1.NN神经网络最全面面试题2.CNN卷积神经网络最全面面试题3.RNN循环神经网络最全面面试题

cc13186851239·2022-04-10 07:50

深度学习-第五章 BP面试题（大厂必问，历经半年整理）

【计算机视觉复习流程剖析及面试题详解】【深度学习算法最全面面试题（30页）】【机器学习算法最全面面试题（61页）】1.NN神经网络最全面面试题2.CNN卷积神经网络最全面面试题3.

cc13186851239·2022-04-10 07:10

2021李宏毅机器学习笔记--8Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络

2021李宏毅机器学习笔记--8ConvolutionalNeuralNetworkCNN卷积神经网络摘要1CNN可以用于图像处理的原因1.1鉴别时只需要看图像的某一部分1.2相同的部位出现在图像不同的位置无需重复训练

guoxinxin0605·2022-04-04 10:45

【Pytorch教程】：DQN 强化学习

Pytorch教程目录TorchandNumpy变量(Variable)激励函数关系拟合（回归）区分类型(分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络CNN卷积神经网络（RNN

_APTX4869·2022-03-23 08:43

Pytorch神经网络简单入门

魅Lemon·2022-03-20 07:51

17- OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理-KNN最近邻域识别手写数字

样本介绍KNN最近邻域CNN卷积神经网络传统的分类算法和人工神经网络网络的搭建，每一层向量维度的变化。cnn:目标判决每一层的维度变化。

weixin_33777877·2022-03-18 05:26

CNN卷积神经网络入门案例

数据介绍Clifar10数据集5w张32x32的图片训练1w张32x32的图片测试输入是分为10个标签，下面的图的左边已经给出了。导入数据集可视化一张图片看看打印出x的第一张图片的像素点看看打印出x的第一张图片对应的输出分类结果查看测试集的整体大小1000张32x32像素3通道的图片集合搭建卷积神经网络口诀：CBAPD一层卷积：5x5卷积核，一共有6个2x2的卷积池，步长为2两层全连接第一次层12

生产队的驴儿·2022-03-18 04:04

浙江大学-机器学习-ppt截图

多层神经网络梯度下降后向传播一般的后向后向传播算法的应用和改进非线性改进阶跃函数在0处没有导数、目标函数第二个改进----输出不止一个原来的改进的原来的梯度下降缓慢的运行，而采用随机梯度人工神经网络的建议多层神经网络的劣势—进入低潮深度学习自编码器CNN

魔芋小灰菜·2022-03-15 18:11

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」·2022-03-06 07:45

【Pytorch学习笔记】MNIST数据集的训练及简单应用（一）

如下图所示：CNN卷积神经网络，参见这个介绍。一个简单的卷积神经网络可包括卷积层，池化层，和全连接层。就

@Dwyanelittle64c·2022-02-28 07:44

Python深度学习入门笔记 4 CNN

Python深度学习入门笔记4CNN卷积神经网络这一部分的主题是卷积神经网络CNN。

如魔·2022-02-26 07:17

R-CNN系列演变：（区别与联系）

RCNN卷积神经网络的物体检测奠基之作，核心思想是对每张图片选取多个区域，然后对每个区域样本进行卷积神经网络，来抽取特征，最后使用分类器来对齐分类和一个回归器来得到准确的边框。

枫丫头爱学习·2022-02-20 07:34

深度学习与神经网络学习:(1)小小的开始

大家好,这一篇文章算是深度学习这一个开始其实说深度学习,之前或多或少之前也学过一些,比如像经常在TensorFlow用的CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络以及LSTM等,再有就是现在学术界比较热的GAN

云时之间·2022-02-17 18:17

NIN网络和1X1卷积的原理

深度学习CNN卷积神经网络LeNet-5详解https://blog.csdn.net/happyorg/article/details/78274066卷积神经网络之NiN(2013)https://

liuxiangxxl·2022-02-15 07:32

【手写数字识别】基于卷积神经网络CNN实现手写数字识别分类matlab源码

一、CNN卷积神经网络我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。

Matlab科研辅导帮·2022-02-13 07:23

CNN卷积神经网络(一)

卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/ReLUlayer•池化层/Poolinglayer•全连接层/FClayer典型的卷积神经网络结构如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、NetworkinNetwork、Resnet、SENet、SKNet等，以及轻量级的结构，如ShuffleNet系列、MobileNe

ShenShen_318·2022-02-11 20:41

CNN简介

CNN卷积神经网络是含有卷积层的神经网络，而卷积层则得名于卷积运算。Filter在卷积层中，我们会用一个叫做filter的东西扫过一张图片。

三つ叶·2021-11-20 19:13

深度学习-卷积神经网络（CNN）

CNN基本原理经典CNN卷积神经网络基本原理卷积神经网络的基本结构大致包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层、输出层等。

love1005lin·2021-11-19 11:06

【详细代码注释】基于CNN卷积神经网络实现随机森林算法

随机森林算法简介:随机森林（RandomForest）是一种灵活性很高的机器学习算法。它的底层是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。在机器学习的许多领域都有广泛地应用。例如构建医学疾病监测和病患易感性的预测模型。笔者自己曾经将RF算法应用于癌变细胞的检测和分析上。随机森林算法原理：随机森林的本质就是通过集成学习（EnsembleLearning）将多棵决策树集成的一种算法。那么我们先简单了

抹茶杀手2077·2021-11-13 15:57

第四周：cnn卷积神经网络

1.正向传播1.1输入层每一张图应该是是m*n的二维数组的形式呈现在我们眼前，但现在我们把它打平：二维展开变成一维，本来该是原图中一列中的下一列，我们把这下一列不放在下面了，直接连着上一列，这样每张图片的数据就变成一维了。把无数张打平的图片数据拿来训练，进行paraRounds次训练，每次训练选择batch张图（batch列）拿来训练，每张图进行训练epoch次。1.2卷积层下图的步长为2(注：不

SeiroSqualo·2021-10-22 23:44

了解CV和RoboMaster视觉组（五）比赛中的CV算法（上3）目标检测初步：CNN卷积神经网络

-NeoZng[[email protected]]5.2.2.卷积神经网络在5.2.1中我们提到，可以把图像resize成一个1xn的特征向量当作输入投入一个网络当中进行训练和预测，但是这样做会出现很多的问题：首先是参数量过大，拿一张320x320的rgb图像举例，它是一个拥有320x320x3个维度的向量，若隐藏层也采用这样巨大的神经元规模，其参数量是不可想象的（利用你的排列组合知识计算一下

NeoZng·2021-10-22 13:12

CNN卷积神经网络python——计算机视觉的基石

导读：神经网络接受输入图像/特征向量，并通过一系列隐藏层转换，然后使用非线性激活函数。每个隐藏层也由一组神经元组成，其中每个神经元都与前一层中的所有神经元完全连接。神经网络的最后一层（即“输出层”）也是全连接的，代表网络的最终输出分类。Python人工智能系列学习资料获取和学习问题解答可以扫文末加VCNN神经网络一般卷积神经网络有如下结构：•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVl

AI每天一点点·2021-10-20 19:02

Python神经网络TensorFlow基于CNN卷积识别手写数字

目录基础理论一、训练CNN卷积神经网络1、载入数据2、改变数据维度3、归一化4、独热编码5、搭建CNN卷积神经网络5-1、第一层：第一个卷积层5-2、第二层：第二个卷积层5-3、扁平化5-4、第三层：第一个全连接层

·2021-10-16 13:37

深度学习--TensorFlow（项目）识别自己的手写数字（基于CNN卷积神经网络）

目录基础理论一、训练CNN卷积神经网络1、载入数据2、改变数据维度3、归一化4、独热编码5、搭建CNN卷积神经网络5-1、第一层：第一个卷积层5-2、第二层：第二个卷积层5-3、扁平化5-4、第三层：第一个全连接层

_睿智_·2021-10-15 12:56

深度学习--TensorFlow（8）CNN卷积神经网络理论（计算机视觉）

目录计算机视觉介绍1、计算机视觉应用2、计算机视觉技术图像分类目标检测目标跟踪语义分割实例分割BP神经网络的缺点一、卷积神经网络简介1、卷积2、全连接与局部感受野3、权值共享二、卷积计算三、不同卷积核四、池化池化作用池化分类五、Padding六、常见的卷积计算1、对一张图像卷积生成一张特征图2、对一张图像卷积生成多张特征图3、对多张图像卷积生成一张特征图4、对多张图像进行卷积生成多张特征图七、经典

_睿智_·2021-10-15 08:05

深度学习1——MNIST 简单的手写数字识别

简单的手写数字识别问题提出数据集读取数据使用方法卷积层、dropout层、线形层、pooling层、softmax层（分类器）训练模型测试模型实验结果源代码问题提出简单的手写数字识别本文选用MNIST数据集，基于简单的CNN

Harry-Wang·2021-09-24 10:35

Deep Learning：超详细——CNN卷积神经网络教程（零基础到实战）：2021-08-26

超详细——CNN卷积神经网络教程（零基础到实战）相关链接：实战项目——基于pytorch的深度学习花朵种类识别项目完整教程（内涵完整文件和代码）大白话pytorch基本知识点及语法+项目实战文章目录超详细

zhaohaobingniu·2021-08-26 02:05

Deep Learning：大白话pytorch基本知识点及语法+项目实战：2021-08-26

大白话pytorch基本知识点及语法+项目实战相关链接：实战项目——基于pytorch的深度学习花朵种类识别项目完整教程（内涵完整文件和代码）超详细CNN卷积神经网络教程（零基础到实战）文章目录大白话pytorch

zhaohaobingniu·2021-08-26 02:20

Deep Learning：基于pytorch搭建神经网络的花朵种类识别项目（内涵完整文件和代码）—超详细完整实战教程：2021-08-25

基于pytorch的深度学习花朵种类识别项目完整教程（内涵完整文件和代码）相关链接:：超详细——CNN卷积神经网络教程（零基础到实战）大白话pytorch基本知识点及语法+项目实战文章目录基于pytorch

zhaohaobingniu·2021-08-26 01:30

使用TensorFlow训练自己的图片并应用（CNN卷积神经网络）

一、环境配置Anaconda：4.10.3Python：3.6.2TensorFlow：1.9.0二、图片准备在这个小项目中，我们首先需要自己在网上收集四类图片（每类图片30张，一共120张），这些图片的格式最好是统一的JPG格式，对于分辨率来说没有特定的要求，我们的项目在预处理中可以进行分辨率统一化的预处理（也就是把每一张图片变成一样的分辨率64*64）。不过要根据你自己的目录把图片放在上面，不

钟良堂的学习笔记·2021-08-14 16:26

什么？自如租房价格是图片【2】【Python爬虫】

接上文，本次将以入门级CNN卷积神经网络来完成价格识别。(为了映照前文，最后再做一次标题党)1分析原始图片已经获取完毕，然后对图片进行处理加工，再进行切割。作为机器学习原始素材。

·2021-07-27 20:59

拓端tecdat|R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23184原文出处：拓端数据部落公众号在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。1软件包的下载和安装在这个例子的笔记本中，需要kerasR包。由于它有许多需要下载和安装的依赖包，因此需要几分钟的时间才能完成。请耐心等待!1.1下载keras

·2021-07-27 20:25

基于CNN卷积神经网络的KNN算法实现

基于CNN卷积神经网络的KNN算法实现前言一、KNN是什么？

抹茶杀手2077·2021-07-21 12:34

基于FPGA的CNN卷积神经网络加速器

目录1、本文背景2、高级设计2.1数学概述：3、硬件设计3.1输入图像3.2VGA/摄像头3.3卷积第一层3.4池化层3.4卷积第二层3.5部分和3.6第一个全连接层3.7第二个全连接层4、软件设计5、系统设计6、测试7、硬件错误和问题8、结果10、可用性11、结论12、知识产权注意事项13、改进和未来工作14、Verilog代码和C代码1、本文背景神经网络是一种基于大脑神经网络的机器学习模型。一

capa_shi·2021-07-20 01:16

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