模块一:CNN卷积神经网络 2-卷积的作用 3-卷积特征值计算方法 4-得到特征图表示 5-步长与卷积核大小对结果的影响 6-边缘填充方法 7-特征图尺寸计算与参数共享 8-池化层的作用 9-整体网络架构 10-VGG网络架构 11-残差网络Resnet 12-感受野的作用 项目实战:基于CNN构建识别模型一 项目实战:基于CNN构建识别模型二...
1. 卷积神经网络(CNN) CNN无疑是图像处理领域的佼佼者,它能够自动从图像中提取关键特征,无论是用于图像分类还是目标检测,都能展现出不俗的实力。例如,它能帮助我们识别照片中的宠物种类或是人脸。 2. 循环神经网络(RNN) RNN在处理序列数据方面表现出色,无论是文本、语音还是时间序列,它都能轻松应对。它擅长捕捉...
基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断可一维振动信号直接进行故障诊断(模型可有1D-CNN、LSTM、GRU)也可通过格拉姆角场、马尔可夫变迁场递归图短时傅里叶变换和连续小波变换等算法转图像后进行故障诊断 基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断 可一维振动信号直接进行故障诊断 (模型可有1D-CNN、LSTM、GRU等) 也可通过格拉姆角...
利用神经网络进行网络流量识别——特征提取的方法是(1)直接原始报文提取前24字节,24个报文组成596像素图像CNN识别;或者直接去掉header后payload的前1024字节(2)传输报文的大小分布特征;也有加入时序结合LSTM后的CNN综合模型 国外的文献汇总: 《Network Traffic Classification via Neural Networks》使用的是全连接网络,传统...
百度试题 结果1 题目下列哪个神经网络模型常用于处理图像数据? A. 前馈神经网络 B. 循环神经网络(RNN) C. 卷积神经网络(CNN) D. 长短时记忆网络(LSTM) 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
该工程基于Python3.6,tensorflow1.6。主要是对tensorflow框架进行认识,实践和应用,快速掌握tf在深度学习上的使用,包括线性模型,minist数据集分类,Tensorboard,CNN,LSTM,图像识别网络inception-v3,多任务学习以及验证码识别, word2vec,语音分类模型等实践。配合h
基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断可一维振动信号直接进行故障诊断 (模型可有1D-CNN、LSTM、GRU等) 也可通过格拉姆角场(GAF)、马尔可夫变迁场(MTF)、递归图(RecurrencePlot)、短时傅里叶变换(STFT)和连续小波变换等算法转图像后进行故障诊断 (模型可有AlexNet、GoogleNet、DenseNet、Resnet等,具体要求可联系我) ...
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基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断 可一维振动信号直接进行故障诊断 (模型可有1D-CNN、LSTM、GRU等) 也可通过格拉姆角场(GAF)、马尔可夫变迁场(MTF)、递归图(RecurrencePlot)、短时傅里叶变换(STFT)和连续小波变换等算法转图像后进行故障诊断 (模型可有AlexNet、GoogleNet、DenseNet、Resnet等,具体要求可联系我) 数...