卷积网络 python
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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
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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
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仅使用NumPy完成卷积神经网络CNN的搭建(附Python代码)
目前网络上存在很多编译好的机器学习、深度学习工具箱,在某些情况下,直接调用已经搭好的模型可能是非常方便且有效的,比如Caffe、TensorFlow工具箱,但这些工具箱需要的硬件资源比较多,不利于初学者实践和理解。因此,为了更好的理解并掌握相关
【方向】
6年前
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学习笔记CB009:人工神经网络模型、手写数字识别、多层卷积网络、词向量、word2vec
人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型。 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息。信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量、文档点击历史、文档前链数目、文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数
利炳根
6年前
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【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
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4年前
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卷积神经网络的最佳解释!
CNN由由可学习权重和偏置的神经元组成。每个神经元接收多个输入,对它们进行加权求和,将其传递给一个激活函数并用一个输出作为响应。整个网络有一个损失函数,在神经网络开发过程中的技巧和窍门仍然适用于CNN。很简单,对吧? 那么,卷积神经网络与神经网络有什么不同呢?
技术小能手
6年前
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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
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4年前
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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
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