在图像识别领域,以卷积神经网络(cnn)为例。像人脸识别系统,通过大量人脸图像数据训练神经网络。实践中,神经网络学习到人脸的各种特征,如眼睛、鼻子、嘴巴等的独特模式。在医疗影像分析方面,深度学习帮助医生诊断疾病。例如对x光、ct影像进行分析,能精准定位病变区域。 在自然语言处理,循环神经网络(rnn)及其变体如lstm被...
神经网络通过大量的人脸图像数据进行训练,学习人脸的特征模式。卷积神经网络(cnn)中的卷积层能够自动提取如眼睛、鼻子等局部特征,池化层进一步筛选重要信息,全连接层完成分类。通过实践,这样的系统在门禁系统、安防监控等场景广泛应用,准确率不断提高。 在自然语言处理中,机器翻译是典型案例。深度学习模型对海量的双语语料...
书籍语言:简体中文 下载次数:6684 书籍类型:Epub+Txt+pdf+mobi 创建日期:2022-07-19 12:10:05 发布日期:2025-02-01 连载状态:全集 书籍作者:邱锡鹏 ISBN:9787111711971 运行环境:pc/安卓/iPhone/iPad/Kindle/平板 下载地址 内容简介 作为邱锡鹏老师出品的《神经网络与深度学习》配套案例,与《神经网络与深度学习...
神经网络通过构建多层的神经元结构,如卷积神经网络(cnn)。在这个案例中,它首先通过卷积层自动提取图像的特征,像数字的轮廓、笔画走向等。然后经过池化层减少数据量,提高计算效率,最后由全连接层进行分类判断。 这种神经网络模型能够准确识别各种手写风格的数字,准确率可高达99%以上。它展示了神经网络强大的特征学习能力,...
神经网络与深度学习在众多领域展现出巨大潜力。 **一、案例方面** 图像识别领域,卷积神经网络(cnn)是典型代表。例如在医疗影像中,cnn能够准确识别x光、ct影像中的病变特征,辅助医生进行疾病诊断。在语音识别里,深度神经网络可将语音转化为文字,像手机语音助手的语音输入功能。