将“convolutional neural network"翻译成中文 卷积神经网络是将“convolutional neural network"翻译成 中文。 译文示例:Artificial intelligence-based convolutional neural networks have been developed to detect imaging features of the virus with both radiographs and CT. ↔ 目前已开发出基于人工智能的卷积神经...
常规神经网络(每个隐层都是由若干的神经元组成,每个神经元都与前一层中的所有神经元连接。但是在一个隐层中,神经元相互独立不进行任何连接)对于大尺寸图像效果不尽人意。例如,在CIFAR-10中,图像的尺寸是32x32x3(宽高均为32像素,3个颜色通道),因此,对应的的常规神经网络的第一个隐层中,每一个单独的全连接神...
注:本文翻译自 Demystifying Convolutional Neural Networks 一个对卷积神经网络( Convolutional Neural Networks)直观的解释: 定义: 简单点儿,一个卷积神经网络就是一个深度学习模型,或者一个类似人工神经网络的多层感知器,最常用于分析视觉图像。卷积神经网络的创始人就是著名的计算机科学家,在Facebook工作的Yann LeCun,...
2.2 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN) 上图为CNN的网络结构,CNN可以有效的降低反馈神经网络(传统神经网络)的复杂性,常见的CNN结构有LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等等,其中在LVSVRC2015 冠军ResNet的网络层次是AlexNet的20多倍,是VGGNet的8倍;从这些结构来讲CNN发展的一个方向...
下面是Convolutional Neural Network的翻译 概述 CNN是由一个或多个卷积层(其后常跟一个下采样层)和一个或多个全连接层组成的多层神经网络。CNN的输入是2维图像(或者其他2维输入,如语音信号)。它通过局部连接和权值共享,再通过池化可得到平移不变特征。CNN的另一个优点就是易于训练,相比同样隐含层单元的全连接网络...
Convolutional Neural Networks翻译为卷积神经网络,常用在图像识别和语音分析等领域。CNN详细介绍参看: https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html 使用TensorFlow创建CNN 代码语言:javascript 复制 #...
Convolutional Neural Networks(CNNs / ConvNets),更多内容请访问:http://cs231n.github.io/。 卷积神经网络非常类似于普通的神经网络:它们都是由具有可以学习的权重和偏置的神经元组成。每一个神经元接收一些输入,然后进行点积和可选的非线性运算。而整个网络仍然表示一个可微的得分...
自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益。正文之前,先说几点自己对于CNN的感触。先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法...
简介:卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称 CNN)是一种深度学习模型,主要用于图像识别、物体检测、语音识别等任务。CNN 通过局部感知、权值共享和下采样等操作,能够有效地提取图像特征,从而实现对图像的分类和识别。 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称 CNN)是一种深度学习模型,主要用于图像识别、物...