cnn卷积神经网络stride

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CNN卷积神经网络

一、BP神经网络回顾 人工全连接神经网络 （1）每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的 （2）当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练               的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢 传统神经网络存在的问题： （1）权
飞天小橘子 6年前 1272

TensorFlow——CNN卷积神经网络处理Mnist数据集

CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构： 输入层：Mnist数据集（28*28） 第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个 第一层池化：池化视野2*2，步长为2 第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个 第二层池化：池
飞天小橘子 6年前 1412

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 17445

老旧黑白片修复机——使用卷积神经网络图像自动着色实战（附PyTorch代码）

       人工智能和深度学习技术逐渐在各行各业中发挥着作用，尤其是在计算机视觉领域，深度学习就像继承了某些上帝的功能，无所不能，令人叹为观止。照片承载了很多人在某个时刻的记忆，尤其是一些老旧的黑白照片，尘封于脑海之中，随着时间的流逝，记忆中对当时颜色的印
【方向】 6年前 5927

AI学习笔记——卷积神经网络（CNN）

image.png 上篇文章简单地地介绍了神经网络和深度学习，在神经网络中，每一层的每个神经元都与下一层的每个神经元相连(如下图)， 这种连接关系叫全连接（Full Connected）。如果以图像识别为例，输入就是是每个像素点，那么每一个像素点两两之间的关
hongtao2018 6年前 1731

一文读懂卷积神经网络CNN（学习笔记）

首先文章的提纲为： CNN栗子镇楼 What is CNN 什么是卷积 什么是池化 Why CNN 对CNN的其他一些理解 CNN实现（接口） 1、CNN栗子（A Beginning Glimpse of CNN） Modern CNN since Yann
技术小能手 6年前 7553

在量化交易中应用卷积神经网络CNN做时间序列预测

量化交易中，最直接的判断策略是根据历史的价格走势或者交易量的变化，来预测未来的价格。这一点对于传统看K线的形态派，和现在使用机器学习的炼丹派应该都是一样的。对价格预测的有效性基于两个假设： 市场参与者的某种交易心理或者说情绪，会形成特定模式的下单流，从结果来
灵圣 5年前 3969

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

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