神经网络+cnn

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code_xzh 6年前 10617

一文入门卷积神经网络：CNN通俗解析

![1](https://yqfile.alicdn.com/77eeeb8e8c20df65987ef246a2a6dc6915b3a3fc.jpeg) 定义：        简而言之，卷积神经网络（Convolutional Neural Network
【方向】 6年前 17279

使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（二）

使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（二） 心律失常数据库 目前，国际上公认的标准数据库包含四个，分别为美国麻省理工学院提供的MIT-BIH（Massachusetts Institute of Te
优惠码发放 4年前 319

卷积神经网络(CNN)模型结构

1. CNN的基本结构 　　　　首先我们来看看CNN的基本结构。一个常见的CNN例子如下图： 　　　　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基本相同。 　　　　接着是卷积层（Convo
文艺小青年 6年前 2319

卷积神经网络(CNN)反向传播算法

1. 回顾DNN的反向传播算法 　　　　我们首先回顾DNN的反向传播算法。在DNN中，我们是首先计算出输出层的δLδL: δL=∂J(W,b)∂zL=∂J(W,b)∂aL⊙σ′(zL)δL=∂J(W,b)∂zL=∂J(W,b)∂aL⊙σ′(zL) 　　　　利用
文艺小青年 6年前 2418

卷积神经网络(CNN)前向传播算法

1. 回顾CNN的结构 　　　　在上一篇里，我们已经讲到了CNN的结构，包括输出层，若干的卷积层+ReLU激活函数，若干的池化层，DNN全连接层，以及最后的用Softmax激活函数的输出层。这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构。图
文艺小青年 6年前 3274

利用卷积神经网络（cnn）实现文本分类

卷积神经网络在情感分析中取得了很好的成果，相比于之前浅层的机器学习方法如NB、SVM效果更好，特别实在数据集较大的情况下，并且CNN不用我们手动去提取特征，原浅层ML是需要进行文本特征提取、文本特征表示、归一化、最后进行文本分类，文本特征提取主要可以分为四步：
Chin2018 6年前 4944

计算机视觉怎么给图像分类？KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选（附开源代码）

图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它看似简单，却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式：功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的，但实际情况却要复杂得多。 因此，我们将使
行者武松 7年前 2279

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图像识别技术的使用领域 https://yq.aliyun.com/ask/193950 语音识别和图像识别的区别 https://yq.aliyun.com/ask/193981 有没有比现在DeepLearning/CNN更好的图像识别方法 ht
我是管理员 6年前 1982

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