卷积神经网络Dense

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卷积神经网络概述及python实现

对于卷积神经网络（CNN）而言，相信很多读者并不陌生，该网络近年来在大多数领域都表现优异，尤其是在计算机视觉领域中。但是很多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱搭建卷积神经网络模型，并不清楚其中具体的原理。本文将简单介绍卷积神经网络（CNN），方便读者大
【方向】 6年前 3197

利用Python实现卷积神经网络的可视化（附Python代码）

对于深度学习这种端到端模型来说，如何说明和理解其中的训练过程是大多数研究者关注热点之一，这个问题对于那种高风险行业显得尤为重视，比如医疗、军事等。在深度学习中，这个问题被称作“黑匣子（Black Box）”。如果不能解释模型的工作过程，我们怎么能够就轻易相信模
【方向】 6年前 11167

卷积神经网络应用：基于Tensorflow的CNN/CRF图像分割技术

这是一篇翻译文章。介绍了一种基于最近发布的TF-Slim库与预训练模型来进行图像分割的方法。本篇文章的内容包括基于条件随机场的模型训练与后处理过程。 引言 在之前的文章中，我们实现了上采样操作，并通过将其与scikit-image库中的对应实现作比较，以确保
【方向】 7年前 29245

PyTorch可视化理解卷积神经网络

        如今，机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99％级别的准确率。生活中，我们每天都会运用到这一点，比如，智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面
【方向】 5年前 3203

基于卷积神经网络的品牌LOGO识别原理与代码

人工智能之父John McCarthy将AI视为科学和工程的结合，而机器学习是AI已经实现的部分，利用机器学习技术，计算机能够通过体验（数据）来像人类一样学习，而不需要被显式地编程。这篇文章将详细介绍我们在大作业项目如何使用Python的Keras深度学习框
ezpod 5年前 1065

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 6年前 5196

【python实现卷积神经网络】卷积层Conv2D实现（带stride、padding）

【python实现卷积神经网络】卷积层Conv2D实现（带stride、padding） 关于卷积操作是如何进行的就不必多说了，结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。 代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-F
优惠码发放 4年前 428

Stanford CS231n实践笔记（课时22卷积神经网络工程实践技巧与注意点 cnn in practise 上）

本课主要2个实践内容：1、keras中数据集丰富，从数据集中提取更多特征（Data augmentation） 2、迁移学习（Tranform learning） 代码：https://github.com/jsxyhelu/DateSets 1、keras中
禾路 6年前 902

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