卷积神经网络博客

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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】 5年前 3197

浅谈卷积神经网络及matlab实现

1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用，卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外，卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需
技术小甜 6年前 2371

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 5年前 1272

卷积神经网络导览

介绍 这篇文章旨在以全面和简洁的方式介绍卷积神经网络（CNN），目标是建立对这些算法的内部工作的直观理解。因此，这项工作对于刚从这个主题开始的非数学、非计算机科学背景的读者来说意味着特别有价值。 我写这篇文章的灵感来自于我正在参加的Fast.ai课程'Cod
【方向】 5年前 1226

卷积神经网络实战（可视化部分）——使用keras识别猫咪

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍：Erik Reppel，coinbase公司程序员 作者博客：https://hackernoon.com/@erikreppel 作者twitter：http
【方向】 7年前 21546

深度学习笔记之CNN（卷积神经网络）基础

　卷积神经网络（ConvolutionalNeural Networks，简称CNN）提出于20世纪60年代，由Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现。 CNN是目前深度学习最大的一个流派，其应用优点在于避免了对图像的复杂
技术小哥哥 6年前 1571

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

一步一步学用Tensorflow构建卷积神经网络

0. 简介 在过去，我写的主要都是“传统类”的机器学习文章，如朴素贝叶斯分类、逻辑回归和Perceptron算法。在过去的一年中，我一直在研究深度学习技术，因此，我想和大家分享一下如何使用Tensorflow从头开始构建和训练卷积神经网络。这样，我们以后就可
【方向】 6年前 19272

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