1. 美国有线电视新闻网(Cable News Network) 翻译结果:CNN stands for Cable News Network. 应用场景:CNN是全球知名的24小时新闻电视台,提供及时且深入的新闻报道和分析,广泛应用于新闻传播领域。 造句例句: CNN is a major global news broadcaster, known for its round-the-clock c...
CNN CNN是美国有线电视新闻网的简称,由特纳广播公司(TBS)特德·特纳于1980年6月创办,通过卫星向有线电视网和卫星电视用户提供全天候的新闻节目,总部设在美国佐治亚州的亚特兰大。 CNN国际新闻网除了将全球新闻送到府上外,还加强了报导亚洲地区的新闻。 亚洲七个新闻分社:香港、东京、北京、首尔、雅加达、新德里及曼谷...
CNN全称是Convolutional Neural Network,中文又叫做卷积神经网络。在详细介绍之前,我觉得有必要先对神经网络做一个说明。 神经网络与仿生学 1. 仿生学 神经网络(Neural Network,NN),我们又叫做人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),之所以叫人工,是为了和生物的神经网络做区分,因为人工神经网络其实是一种模仿生物...
CNN 是一种前馈神经网络,通常由一个或多个卷积层(Convolutional Layer)和全连接层(Fully Connected Layer,对应经典的 NN)组成,此外也会包括池化层(Pooling Layer)。 CNN 的结构使得它易于利用输入数据的二维结构。 注意:前馈神经网络(Feedforward NN)指每个神经元只与前一层的神经元相连,数据从前向后单向传播的 NN...
卷积神经网络(CNN)是一种人工神经网络,通过模拟人脑中神经元之间的连接关系,实现对图像、音频等非结构化数据的处理和分析。相对于传统的全连接神经网络,CNN具有处理图像任务的优势,能够提取图像中的局部特征,并通过层层处理得到更高层次的抽象特征。 二、基本原理 1. 卷积层 卷积层是CNN的核心组成部分,它通过滑动窗口...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的复杂性和灵活性使其成为深度学习领域的核心研究主题之一。在本引言部分中,我们将深入探讨CNN的历史背景、基本原理、重要性以及其在科学和工业领域的影响。
在卷积神经网络 (CNN )出现之前,人们通常使用耗时的人工特征抽取方法来识别图像中的对象。现在,卷积神经网络提供更加可扩展的方法来执行图像分类和对象识别任务:卷积神经网络利用线性代数原理(特别是矩阵乘法)来识别图像内的图案。也就是说,卷积神经网络对计算力的要求可能很高,需要图形处理单元 (GPU) 来训练模型。
cnn全称是什么 简介 CNN的全称是Convolutional Neural Network，是一种前馈神经网络。由一个或多个卷积层、池化层以及顶部的全连接层组成，在图像处理领域表现出色。本文主要讲解CNN如何在自然语言处理方面的运用。卷积神经网络主要用于提取卷积对象的局部特征，当卷积对象是自然语言文本时，比如一个句子，此时其局部特征是...