卷積神經網絡（CNN）是一種特殊類型的神經網絡，在圖像上表現特別出色。卷積神經網絡由Yan LeCun在1998年提出，可以識別給定輸入圖像中存在的數字。
2022-09-21 10:12:50
637 處理技術也可以通過深度學習來獲得更優異的效果，比如去噪、超分辨率和跟蹤算法等。為了跟上時代的步伐，必須對深度學習與神經網絡技術有所學習和研究。本文將介紹深度學習技術、神經網絡與卷積神經網絡以及它們在相關領域中的應用。
2024-01-11 10:51:32596 
說到機器學習，大相信大家自然而然想到的就是現在大熱的卷積神經網絡，或者換句話來說，深度學習網絡。對于這些網絡或者模型來說，能夠大大降低進入門檻，具體而言，卷積神經網絡具有以下優勢。
2024-01-25 09:25:271089 
【深度學習】卷積神經網絡CNN
2020-06-14 18:55:37
《深度學習工程師-吳恩達》03卷積神經網絡—深度卷積網絡：實例探究 學習總結
2020-05-22 17:15:57
。本文就以一維卷積神經網絡為例談談怎么來進一步優化卷積神經網絡使用的memory。文章（卷積神經網絡中一維卷.
2021-12-23 06:16:40
卷積神經網絡為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經網絡入門詳解
2019-02-12 13:58:26
Top100論文導讀：深入理解卷積神經網絡CNN（Part Ⅰ）
2019-09-06 17:25:54
卷積神經網絡(CNN)究竟是什么，鑒于神經網絡在工程上經歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
卷積神經網絡模型發展及應用轉載****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度學習是機器學習和人工智能研究的最新趨勢，作為一個
2022-08-02 10:39:39
卷積神經網絡的優點
2020-05-05 18:12:50
卷積神經網絡的層級結構 卷積神經網絡的常用框架
2020-12-29 06:16:44
列文章將只關注卷積神經網絡 （CNN）。CNN的主要應用領域是輸入數據中包含的對象的模式識別和分類。CNN是一種用于深度學習的人工神經網絡。此類網絡由一個輸入層、多個卷積層和一個輸出層組成。卷積層是最重
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經網絡？ImageNet-2010網絡結構是如何構成的？有哪些基本參數？
2021-06-17 11:48:22
;而深度學習使用獨立的層、連接，還有數據傳播方向，比如最近大火的卷積神經網絡是第一個真正多層結構學習算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能，讓機器認知過程逐層進行，逐步抽象，從而大幅度提升
2018-07-04 16:07:53
多層感知機 深度神經網絡in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 與許忠傳，林敏濤和華佳勇合作
2021-07-12 06:35:22
制造業而言，深度學習神經網絡開辟了令人興奮的研究途徑。為了實現從諸如高速公路全程自動駕駛儀的短時輔助模式到專職無人駕駛旅行的自動駕駛，汽車制造業一直在尋求讓響應速度更快、識別準確度更高的方法，而深度
2017-12-21 17:11:34
基于深度學習的神經網絡算法
2019-05-16 17:25:05
連接塊是一種模塊，通常用于深度卷積神經網絡中，特別是在殘差網絡（Residual Network，ResNet）中廣泛使用，也是我比較熟悉的。組卷積塊是一種卷積神經網絡中的模塊，其主要目的是將卷積操作
2023-09-11 20:34:01
項目名稱：基于PYNQ的卷積神經網絡加速試用計劃：申請理由：本人研究生在讀，想要利用PYNQ深入探索卷積神經網絡的硬件加速，在PYNQ上實現圖像的快速處理項目計劃：1、在PC端實現Lnet網絡的訓練
2018-12-19 11:37:22
電子發燒友總結了以“神經網絡”為主題的精選干貨，今后每天一個主題為一期，希望對各位有所幫助?。c擊標題即可進入頁面下載相關資料）人工神經網絡算法的學習方法與應用實例（pdf彩版）卷積神經網絡入門資料MATLAB神經網絡30個案例分析《matlab神經網絡應用設計》深度學習和神經網絡
2019-05-07 19:18:14
了。下面介紹幾種深度學習的方法，它們使識別錯誤率極大地降低。 卷積神經網絡：AlexNet 在 2012 年，深度學習第一次被運用到 ImageNet 比賽中。其效果非常顯著， 錯誤率從前一年的 26
2018-05-11 11:43:14
準確的模型。有了上述機制，現在可以通過讓神經網絡模型學習各種問題來自動解決問題，創建高精度模型，并對新數據進行推理。然而，由于單個神經網絡只能解決簡單的問題，人們嘗試通過構建深度神經網絡 (DNN
2023-02-17 16:56:59
圖卷積神經網絡
2019-08-20 12:05:29
思維導圖如下：發展歷程DNN-定義和概念在卷積神經網絡中，卷積操作和池化操作有機的堆疊在一起，一起組成了CNN的主干。同樣是受到獼猴視網膜與視覺皮層之間多層網絡的啟發，深度神經網絡架構架構應運而生，且
2018-05-08 15:57:47
全連接神經網絡和卷積神經網絡的區別
2019-06-06 14:21:42
卷積神經網絡探秘
2019-06-04 11:59:35
機器學習算法篇--卷積神經網絡基礎（Convolutional Neural Network）
2019-02-14 16:37:29
我們可以對神經網絡架構進行優化，使之適配微控制器的內存和計算限制范圍，并且不會影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經網絡在 Cortex-M 處理器上實現關鍵詞識別的潛力。關鍵詞識別
2021-07-26 09:46:37
，看一下 FPGA 是否適用于解決大規模機器學習問題。卷積神經網絡是一種深度神經網絡 (DNN)，工程師最近開始將該技術用于各種識別任務。圖像識別、語音識別和自然語言處理是 CNN 比較常見的幾大應用。
2019-06-19 07:24:41
巡線智能車控制中的CNN網絡有何應用？嵌入式單片機中的神經網絡該怎樣去使用？如何利用卷積神經網絡去更好地控制巡線智能車呢？
2021-12-21 07:47:24
人工智能下面有哪些機器學習分支？如何用卷積神經網絡（CNN）方法去解決機器學習監督學習下面的分類問題？
2021-06-16 08:09:03
解析深度學習：卷積神經網絡原理與視覺實踐
2020-06-14 22:21:12
為什么要用卷積神經網絡？
2020-06-13 13:11:39
《神經網絡與深度學習》講義
2017-07-20 08:58:24
0 1. 概念 英文名：convolutional neural network 是一種前饋神經網絡，即表明沒有環路，普通神經網絡的 BP 算法只是用于方便計算梯度，也是前饋神經網絡。 是深度學習結構
2017-11-15 16:35:341635 
對卷積神經網絡的基礎進行介紹，主要內容包括卷積神經網絡概念、卷積神經網絡結構、卷積神經網絡求解、卷積神經網絡LeNet-5結構分析、卷積神經網絡注意事項。一、卷積神經網絡概念 上世紀60年代
2017-11-16 01:00:0210694 
上一次我們用了單隱層的神經網絡，效果還可以改善，這一次就使用CNN。 卷積神經網絡 上圖演示了卷積操作 LeNet-5式的卷積神經網絡，是計算機視覺領域近期取得的巨大突破的核心。卷積層和之前的全連接
2017-11-16 11:45:072012 之前在網上搜索了好多好多關于CNN的文章，由于網絡上的文章很多斷章取義或者描述不清晰，看了很多youtobe上面的教學視頻還是沒有弄懂，最后經過痛苦漫長的煎熬之后對于神經網絡和卷積有了粗淺的了解
2017-11-16 13:18:4056168 
空間．針對這些問題，本文提出了基于深度反卷積神經網絡的圖像超分辨率算法，該算法利用反卷積層對低分辨率圖像進行上采樣處理，再經深度映射消除由反卷積層造成的噪聲和偽影現象，使用殘差學習降低網絡復雜度，同時避免了因網
2017-12-15 10:41:082 ? ? ? 前面的八篇學習筆記，基本上都是圍繞著深度神經網絡（DNN）和全連接網絡（FCN）在學習。從本篇開始，筆者將跟著大家一起學習和研究深度學習的另一個主題——卷積神經網絡
2018-10-08 12:56:332300 深度學習是多層神經網絡運用各種學習算法解決圖像、文本等相關問題的算法合集。卷積神經網絡作為深度學習的重要算法，尤其擅長圖像處理領域。卷積神經網絡通過卷積核來提取圖像的各種特征，通過權值共享和池化極大
2018-12-06 15:29:4814 本文檔的詳細介紹的是快速了解神經網絡與深度學習的教程資料免費下載主要內容包括了：機器學習概述，線性模型，前饋神經網絡，卷積神經網絡，循環神經網絡，網絡優化與正則化，記憶與注意力機制，無監督學習，概率圖模型，玻爾茲曼機，深度信念網絡，深度生成模型，深度強化學習
2019-02-11 08:00:0025 在信號處理、圖像處理和其它工程/科學領域，卷積都是一種使用廣泛的技術。在深度學習領域，卷積神經網絡（CNN）這種模型架構就得名于這種技術。但是，深度學習領域的卷積本質上是信號/圖像處理領域內的互相關（cross-correlation）。這兩種操作之間存在細微的差別。
2019-02-26 10:01:053093 
卷積神經網絡是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡，是深度學習的代表算法之一 。卷積神經網絡具有表征學習能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類，因此也被稱為“平移不變人工神經網絡” 。
2019-11-25 07:04:002030 卷積神經網絡（CNN）是一種目前計算機視覺領域廣泛使用的深度學習網絡，與傳統的人工神經網絡結構不同，它包含有非常特殊的卷積層和降采樣層（有些文章和書籍里又稱之為池化層、匯合層），其中卷積層和前一層采用局部連接和權值共享的方式進行連接，從而大大降低了參數數量。
2020-05-04 18:24:0013078 經過一段漫長時期的沉寂之后，人工智能正在進入一個蓬勃發展的新時期，這主要得益于深度學習和人工神經網絡近年來取得的長足發展。更準確地說，人們對深度學習產生的新的興趣在很大程度上要歸功于卷積神經網絡（CNNs）的成功，卷積神經網絡是一種特別擅長處理視覺數據的神經網絡結構。
2020-07-28 10:01:227003 為解決采用卷積神經網絡對商家招牌進行分類時存在特征判別性較差的問題，通過在注意力機制中引入神經網絡，提岀一種端到端的深度學習卷積神經網絡方法。使用卷積注意力模塊分別學習通道注意力與空間注意力信息
2021-03-12 10:51:458 卷積神經網絡 （Convolutional Neural Network， CNN） 是一種源于人工神經網絡（Neural Network， NN）的深度機器學習方法，近年來在圖像識別領域取得了巨大
2021-03-25 09:45:217 深度學習是機器學習和人工智能研究的最新趨勢，作為一個十余年來快速發展的嶄新領域，越來越受到研究者的關注。卷積神經網絡（CNN）模型是深度學習模型中最重要的一種經典結構，其性能在近年來深度學習任務
2021-04-02 15:29:0420 輸入層。輸入層是整個神經網絡的輸入，在處理圖像的卷積神經網絡中，它一般代表了一張圖片的像素矩陣。比如在圖6-7中，最左側的三維矩陣的長和寬代表了圖像的大小，而三維矩陣的深度代表了圖像的色彩通道
2021-05-11 17:02:5415212 
隨著深度學習的不斷發展，卷積神經網絡（CNN）在目標檢測與圖像分類中受到研究者的廣泛關注。CNN從 Lenet5網絡發展到深度殘差網絡，其層數不斷增加?；?b class="flag-6" style="color: red">神經網絡中“深度”的含義，在確保感受野相同
2021-05-19 16:11:005 卷積神經網絡是一種深度學習網絡，主要用于識別圖像和對其進行分類，以及識別圖像中的對象。
2022-05-13 10:26:471993 在介紹卷積神經網絡之前，我們先回顧一下神經網絡的基本知識。就目前而言，神經網絡是深度學習算法的核心，我們所熟知的很多深度學習算法的背后其實都是神經網絡。
2023-02-23 09:14:442256 隨著人工智能(AI)技術的快速發展，AI可以越來越多地支持以前無法實現或者難以實現的應用。本文基于此解釋了卷積神經網絡(CNN)及其對人工智能和機器學習的意義。CNN是一種能夠從復雜數據中提取特征
2023-03-11 23:10:04523 神經網絡(MLP)，卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN)。 2、什么是深度神經網絡 機器學習是一門多領域交叉學科，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工
2023-05-15 14:20:01550 
來源：機器學習算法那些事卷積神經網絡是以卷積層為主的深度網路結構，網絡結構包括有卷積層、激活層、BN層、池化層、FC層、損失層等。卷積操作是對圖像和濾波矩陣做內積（元素相乘再求和）的操作。1.卷積
2023-06-28 10:05:591321 
卷積神經網絡通俗理解 卷積神經網絡，英文名為Convolutional Neural Network，成為了當前深度學習領域最重要的算法之一，也是很多圖像和語音領域任務中最常用的深度學習模型之一
2023-08-17 16:30:252062 卷積神經網絡原理：卷積神經網絡模型和卷積神經網絡算法 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的人工神經網絡，是深度學習技術的重要應用之
2023-08-17 16:30:30806 卷積神經網絡結構 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經網絡，常用于圖像處理、自然語言處理等領域中。它是一種深度學習（Deep
2023-08-17 16:30:35804 卷積神經網絡詳解 卷積神經網絡包括哪幾層及各層功能 卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一個用于圖像和語音識別的深度學習技術。它是一種專門為處理
2023-08-21 16:41:404401 的前饋神經網絡，卷積神經網絡廣泛用于圖像識別、自然語言處理、視頻處理等方面。本文將對卷積神經網絡的應用進行詳盡、詳實、細致的介紹，以及卷積神經網絡通常用于處理哪些任務。 一、卷積神經網絡的基本原理 卷積神經網絡通過學習特定的特征，可以用來識別對象、分類物品等
2023-08-21 16:41:453487 卷積神經網絡概述 卷積神經網絡的特點 cnn卷積神經網絡的優點? 卷積神經網絡（Convolutional neural network，CNN）是一種基于深度學習技術的神經網絡，由于其出色的性能
2023-08-21 16:41:481662 卷積神經網絡模型有哪些？卷積神經網絡包括哪幾層內容？ 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度學習領域中最廣泛應用的模型之一，主要應用于圖像、語音
2023-08-21 16:41:521305 卷積神經網絡模型原理 卷積神經網絡模型結構? 卷積神經網絡是一種深度學習神經網絡，是在圖像、語音、文本和視頻等方面的任務中最有效的神經網絡之一。它的總體思想是使用在輸入數據之上的一系列過濾器來捕捉
2023-08-21 16:41:58604 卷積神經網絡的工作原理 卷積神經網絡通俗解釋? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是一種眾所周知的深度學習算法，是人工智能領域中最受歡迎的技術之一
2023-08-21 16:49:242216 卷積神經網絡如何識別圖像? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）由于其出色的圖像識別能力而成為深度學習的重要組成部分。CNN是一種深度神經網絡，其結構
2023-08-21 16:49:271284 卷積神經網絡應用領域 卷積神經網絡(CNN)是一種廣泛應用于圖像、視頻和自然語言處理領域的深度學習算法。它最初是用于圖像識別領域，但目前已經擴展到了許多其他應用領域。本文將詳細介紹卷積神經網絡
2023-08-21 16:49:292029 卷積神經網絡三大特點? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習模型，其具有三大特點：局部感知、參數共享和下采樣。 一、局部感知 卷積神經網絡
2023-08-21 16:49:323047 卷積神經網絡的基本原理 卷積神經網絡發展歷程 卷積神經網絡三大特點? 卷積神經網絡的基本原理 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度學習領域
2023-08-21 16:49:391144 卷積神經網絡基本結構 卷積神經網絡主要包括什么 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種深度學習模型，廣泛用于圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域
2023-08-21 16:57:193562 卷積神經網絡層級結構 卷積神經網絡的卷積層講解 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的神經網絡模型，在許多視覺相關的任務中表現出色，如圖
2023-08-21 16:49:423760 的深度學習算法。CNN模型最早被提出是為了處理圖像，其模型結構中包含卷積層、池化層和全連接層等關鍵技術，經過多個卷積層和池化層的處理，CNN可以提取出圖像中的特征信息，從而對圖像進行分類。 一、卷積神經網絡算法 卷積神經網絡算法最早起源于圖像處理領域。它是一種深
2023-08-21 16:49:461229 卷積神經網絡算法是機器算法嗎? 卷積神經網絡算法是機器算法的一種，它通常被用于圖像、語音、文本等數據的處理和分類。隨著深度學習的興起，卷積神經網絡逐漸成為了圖像、語音等領域中最熱門的算法之一。 卷積
2023-08-21 16:49:48437 卷積神經網絡算法比其他算法好嗎 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）是一種用于圖像識別和處理等領域的深度學習算法。相對于傳統的圖像識別算法，如SIFT
2023-08-21 16:49:51407 卷積神經網絡算法原理? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習（Deep Learning）的模型，它能夠自動地從圖片、音頻、文本等數據中提
2023-08-21 16:49:54690 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network，CNN)是一種深度學習神經網絡，主要用于圖像和視頻的識別、分類和預測，是計算機視覺領域中應用最廣泛的深度學習算法之一。該網絡模型可以自動從原始數據中學習有用的特征，并將其映射到相應的類別。
2023-08-21 17:03:461064 卷積神經網絡算法有哪些？? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN) 是一種基于多層感知器（multilayer perceptron, MLP）的深度學習
2023-08-21 16:50:01977 深度神經網絡是一種基于神經網絡的機器學習算法，其主要特點是由多層神經元構成，可以根據數據自動調整神經元之間的權重，從而實現對大規模數據進行預測和分類。卷積神經網絡是深度神經網絡的一種，主要應用于圖像和視頻處理領域。
2023-08-21 17:07:361867 卷積神經網絡算法代碼matlab 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習網絡模型，其特點是具有卷積層（Convolutional Layer
2023-08-21 16:50:11745 卷積神經網絡算法流程 卷積神經網絡模型工作流程? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種廣泛應用于目標跟蹤、圖像識別和語音識別等領域的深度學習模型
2023-08-21 16:50:191316 常見的卷積神經網絡模型 典型的卷積神經網絡模型 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是深度學習中最流行的模型之一，其結構靈活，處理圖像、音頻、自然語言
2023-08-21 17:11:411646 cnn卷積神經網絡模型 卷積神經網絡預測模型 生成卷積神經網絡模型? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習神經網絡，最初被廣泛應用于計算機
2023-08-21 17:11:47680 卷積神經網絡模型搭建 卷積神經網絡模型是一種深度學習算法。它已經成為了計算機視覺和自然語言處理等各種領域的主流算法，具有很大的應用前景。本篇文章將詳細介紹卷積神經網絡模型的搭建過程，為讀者提供一份
2023-08-21 17:11:49543 卷積神經網絡一共有幾層 卷積神經網絡模型三層? 卷積神經網絡 (Convolutional Neural Networks，CNNs) 是一種在深度學習領域中發揮重要作用的模型。它是一種有層次結構
2023-08-21 17:11:533332 卷積神經網絡模型的優缺點? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種從圖像、視頻、聲音和一系列多維信號中進行學習的深度學習模型。它在計算機視覺、語音識別
2023-08-21 17:15:191881 卷積神經網絡主要包括哪些 卷積神經網絡組成部分 卷積神經網絡（CNN）是一類廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理等領域的人工神經網絡。它具有良好的空間特征學習能力，能夠處理具有二維或三維形狀的輸入數據
2023-08-21 17:15:22938 cnn卷積神經網絡原理 cnn卷積神經網絡的特點是什么? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種特殊的神經網絡結構，主要應用于圖像處理和計算機視覺領域
2023-08-21 17:15:251027 cnn卷積神經網絡簡介 cnn卷積神經網絡代碼 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是目前深度學習領域中應用廣泛的一種神經網絡模型。CNN的出現
2023-08-21 17:16:131622 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于處理具有類似網格結構的數據的神經網絡。它廣泛用于圖像和視頻識別、文本分類等領域。CNN可以自動從訓練數據中學習出合適的特征，并以此對新輸入的數據進行分類或回歸等操作。
2023-08-22 18:20:371133 卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡(Feedforward Neural Networks)，是深度
2023-11-26 16:26:01506 卷積神經網絡的優點? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的神經網絡模型，在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域有著廣泛的應用。相比
2023-12-07 15:37:252282
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