https://blog.csdn.net/qq_41608716/article/details/89520572 卷积神经网络(CNN)简介 CNN基础 前面我们讲解了机器学习基础知识,包括多层感知器等问题。 下面我们要介绍的目标识别与分类,就是在前面问题的基础上进行扩展,实现对于图像等分类和识别。实现对图像的高准确率识别离不开一种叫做卷积神经网络的深度学习技术。
终于有人把卷积神经网络(CNN)讲明白了 深度学习作为人工智能的一个分支,在计算机视觉处理方面取得的巨大成就,与深度学习中的算法及方法密切相关,如卷积神经网络、反向传播算法、正则化方法、迁移方法等。本文将介绍卷积神经网络。 传统神经网络层之间都采用全连接方式,如果采样数据层数较多,且输入又是高维数据,那么其参数...
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognitioncs231n.github.io/convolutional-networks/#overview 3、详解CNN卷积神经网络 - liangchunjiang的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/liangchunjiang/article/details/79030681blog.csdn.net/liangchunjiang/article/details/79030681 4、深入学习卷积...
链接:https://blog.csdn.net/Walk_OnTheRoad/article/details/108048101 编辑:王萌 澳门城市大学(深度学习冲鸭公众号) 此笔记是基于《深度学习入门》这本书的重点知识汇总连载。 接着《深度学习入门:基于Python的理论与实现》学习笔记(2)继续学习笔记的记载。 目录: 一、CNN大致框架 二、卷积层 2.1 卷积运算 2.2 ...
本题解析来源于July在其CSDN博客上超过20万阅读量的《CNN笔记:通俗理解卷积神经网络》,原文通俗易懂、逻辑清晰,特原封不动的全文刊载于此。 01 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会,那时“机器学习”非常火,很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时,有一个词似乎比“机器学习”更火...
https://blog.csdn.net/qq_47233366/article/details/131326554?ops_request_misc=%25257B%252522request%25255Fid%252522%25253A%252522171196013016800213023649%252522%25252C%252522scm%252522%25253A%25252220140713.130102334..%252522%25257D&request_id=171196013016800213023649&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc...
CNN卷积神经网络手写数字识别csdn matlab 基于cnn的手写数字识别,上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别,其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容[1]:导入数据,即测试集和
https://blog.csdn.net/Walk_OnTheRoad/article/details/108048101 编辑:王萌 澳门城市大学(深度学习冲鸭公众号) 此笔记是基于《深度学习入门》这本书的重点知识汇总连载。 接着《深度学习入门:基于Python的理论与实现》学习笔记(2)继续学习笔记的记载。
https://blog.csdn.net/IronmanJay/article/details/128434368?spm=1001.2014.3001.5501 话说回来,可以看到整个过程需要在如下几层进行运算: 输入层:输入图像等信息 卷积层:用来提取图像的底层特征 池化层:防止过拟合,将数据维度减小 全连接层:汇总卷积层和池化层得到的图像的底层特征和信息 ...
https://blog.csdn.net/qq_23225317/article/details/77834890 一个例子理解NN(神经网络) 模型 现在想要计算一个人的智商,目前影响智商的因素有身高、体重、家庭背景三个,三者的影响权重也不同,最终能通过三者和权重计算出一个人的智商。这些所有的因素结合到一起就可以称为是神经网络,如下图: ...