卷积神经网络详解

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Stanford CS231n实践笔记（课时14卷积神经网络详解 上）

本课我们主要来研究一个“浏览器中的卷积神经网络” 这只是一个展示项目，但是能够帮助直观地看到一些东西 地址：https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/cifar10.html layer_de
禾路 6年前 1101

深度 | 卷积神经网络架构详解：它与神经网络有何不同？

这是作者在 Medium 上介绍神经网络系列文章中的一篇，他在这里详细介绍了卷积神经网络。卷积神经网络在图像识别、视频识别、推荐系统以及自然语言处理中都有很广的应用。如果想浏览该系列文章，可点击阅读原文查看原文网址。 跟神经网络一样，卷积神经网络由神经元构成
沉默术士 7年前 1210

轻量化卷积神经网络MobileNet论文详解（V1&V2）

本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2，其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度，以便加速深度网络在移动端的应用。  
ayew 6年前 2312

吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解

卷积层 CNN中卷积层的作用： CNN中的卷积层，在很多网络结构中会用conv来表示，也就是convolution的缩写。 卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取，这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。 对于图片而言，图片是一个二
大黄有故事 7年前 1465

代码详解：卷积神经网络介绍

来源商业新知网，原标题：代码详解：最全面的卷积神经网络介绍，都在这里了 神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差，以提出良好的学习模型。每个神经元接收一组输入，以某种方式处理它，然后输出一个值。如果构建一个具有多层的神经网络，
商业新知 5年前 876

前 Google 科学家林德康详解：卷积神经网络如何应用于文本分类 | AI 研习社

提起卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），大部分人首先会想到图像识别、图像分类、图像处理等视觉应用场景。的确，CNN 在计算机视觉领域做出了巨大贡献，是当今绝大多数计算机视觉系统的技术核心，在谷歌 AlphaGo
玄学酱 7年前 1415

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

开发典型卷积神经网络框架时，最常用的正则化和优化策略

来源商业新知网，原标题：深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略 深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决
商业新知 5年前 2027

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