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...
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习架构，它在图像和视频识别、分类以及相关的视觉识别任务中非常有效。CNN基于人脑处理视觉信息的方式，特别是视觉皮层中神经元的层次结构和连接模式。一、CNN的主要特点 1. 局部连接（Local Connectivity）：- CNN中的卷积层只关注输入数据的局部区域，而不...
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,...
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...
本文是翻译了《Convolutional Neural Networks(LeNet)》 http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#lenet 为了督促自己学习Deep Learning和实际应用Theano,尝试翻译文章。当做笔记用,翻译的不好请见谅。 卷积神经网络 动机 卷积神经网络(CNN)是MLP的变种,受到了生物学得启发。自从Hubel和Wiesel关于猫的视觉皮层的研...
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...
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...
https://towardsdatascience.com/is-this-the-end-for-convolutional-neural-networks-6f944dccc2e9towardsdatascience.com/is-this-the-end-for-convolutional-neural-networks-6f944dccc2e9 其实这篇挺老了(2020年),而且何恺明团队证明CNN还是有潜力的。但是这篇里有很好的例子,可以说明CNN的弱点。所以翻译一...
7.convolutionalneural network卷积神经网络;卷积神经网络基础 8.ConvolutionalNeural Networks卷积神经网络 9.convolutionalcoding[计]卷积编码;卷积码;卷积码编码;回旋编码 10.convolutionalcoder卷积编码器;卷积码编码器 用法例句 1. In this thesis, I useconvolutionalinterleaving technology. ...