卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络，在图像上表现特别出色。卷积神经网络由Yan LeCun在1998年提出，可以识别给定输入图像中存在的数字。
2022-09-21 10:12:50
637 处理技术也可以通过深度学习来获得更优异的效果，比如去噪、超分辨率和跟踪算法等。为了跟上时代的步伐，必须对深度学习与神经网络技术有所学习和研究。本文将介绍深度学习技术、神经网络与卷积神经网络以及它们在相关领域中的应用。
2024-01-11 10:51:32596 
说到机器学习，大相信大家自然而然想到的就是现在大热的卷积神经网络，或者换句话来说，深度学习网络。对于这些网络或者模型来说，能够大大降低进入门槛，具体而言，卷积神经网络具有以下优势。
2024-01-25 09:25:271089 
【深度学习】卷积神经网络CNN
2020-06-14 18:55:37
《深度学习工程师-吴恩达》03卷积神经网络—深度卷积网络：实例探究 学习总结
2020-05-22 17:15:57
。本文就以一维卷积神经网络为例谈谈怎么来进一步优化卷积神经网络使用的memory。文章（卷积神经网络中一维卷.
2021-12-23 06:16:40
卷积神经网络为什么适合图像处理？
2022-09-08 10:23:10
卷积神经网络入门详解
2019-02-12 13:58:26
Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅰ）
2019-09-06 17:25:54
卷积神经网络(CNN)究竟是什么，鉴于神经网络在工程上经历了曲折的历史，您为什么还会在意它呢? 对于这些非常中肯的问题，我们似乎可以给出相对简明的答案。
2019-07-17 07:21:50
卷积神经网络模型发展及应用转载****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个
2022-08-02 10:39:39
卷积神经网络的优点
2020-05-05 18:12:50
卷积神经网络的层级结构 卷积神经网络的常用框架
2020-12-29 06:16:44
列文章将只关注卷积神经网络 （CNN）。CNN的主要应用领域是输入数据中包含的对象的模式识别和分类。CNN是一种用于深度学习的人工神经网络。此类网络由一个输入层、多个卷积层和一个输出层组成。卷积层是最重
2023-02-23 20:11:10
什么是卷积神经网络？ImageNet-2010网络结构是如何构成的？有哪些基本参数？
2021-06-17 11:48:22
;而深度学习使用独立的层、连接，还有数据传播方向，比如最近大火的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能，让机器认知过程逐层进行，逐步抽象，从而大幅度提升
2018-07-04 16:07:53
多层感知机 深度神经网络in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 与许忠传，林敏涛和华佳勇合作
2021-07-12 06:35:22
制造业而言，深度学习神经网络开辟了令人兴奋的研究途径。为了实现从诸如高速公路全程自动驾驶仪的短时辅助模式到专职无人驾驶旅行的自动驾驶，汽车制造业一直在寻求让响应速度更快、识别准确度更高的方法，而深度
2017-12-21 17:11:34
基于深度学习的神经网络算法
2019-05-16 17:25:05
连接块是一种模块，通常用于深度卷积神经网络中，特别是在残差网络（Residual Network，ResNet）中广泛使用，也是我比较熟悉的。组卷积块是一种卷积神经网络中的模块，其主要目的是将卷积操作
2023-09-11 20:34:01
项目名称：基于PYNQ的卷积神经网络加速试用计划：申请理由：本人研究生在读，想要利用PYNQ深入探索卷积神经网络的硬件加速，在PYNQ上实现图像的快速处理项目计划：1、在PC端实现Lnet网络的训练
2018-12-19 11:37:22
电子发烧友总结了以“神经网络”为主题的精选干货，今后每天一个主题为一期，希望对各位有所帮助！（点击标题即可进入页面下载相关资料）人工神经网络算法的学习方法与应用实例（pdf彩版）卷积神经网络入门资料MATLAB神经网络30个案例分析《matlab神经网络应用设计》深度学习和神经网络
2019-05-07 19:18:14
了。下面介绍几种深度学习的方法，它们使识别错误率极大地降低。 卷积神经网络：AlexNet 在 2012 年，深度学习第一次被运用到 ImageNet 比赛中。其效果非常显著， 错误率从前一年的 26
2018-05-11 11:43:14
准确的模型。有了上述机制，现在可以通过让神经网络模型学习各种问题来自动解决问题，创建高精度模型，并对新数据进行推理。然而，由于单个神经网络只能解决简单的问题，人们尝试通过构建深度神经网络 (DNN
2023-02-17 16:56:59
图卷积神经网络
2019-08-20 12:05:29
思维导图如下：发展历程DNN-定义和概念在卷积神经网络中，卷积操作和池化操作有机的堆叠在一起，一起组成了CNN的主干。同样是受到猕猴视网膜与视觉皮层之间多层网络的启发，深度神经网络架构架构应运而生，且
2018-05-08 15:57:47
全连接神经网络和卷积神经网络的区别
2019-06-06 14:21:42
卷积神经网络探秘
2019-06-04 11:59:35
机器学习算法篇--卷积神经网络基础（Convolutional Neural Network）
2019-02-14 16:37:29
我们可以对神经网络架构进行优化，使之适配微控制器的内存和计算限制范围，并且不会影响精度。我们将在本文中解释和探讨深度可分离卷积神经网络在 Cortex-M 处理器上实现关键词识别的潜力。关键词识别
2021-07-26 09:46:37
，看一下 FPGA 是否适用于解决大规模机器学习问题。卷积神经网络是一种深度神经网络 (DNN)，工程师最近开始将该技术用于各种识别任务。图像识别、语音识别和自然语言处理是 CNN 比较常见的几大应用。
2019-06-19 07:24:41
巡线智能车控制中的CNN网络有何应用？嵌入式单片机中的神经网络该怎样去使用？如何利用卷积神经网络去更好地控制巡线智能车呢？
2021-12-21 07:47:24
人工智能下面有哪些机器学习分支？如何用卷积神经网络（CNN）方法去解决机器学习监督学习下面的分类问题？
2021-06-16 08:09:03
解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践
2020-06-14 22:21:12
为什么要用卷积神经网络？
2020-06-13 13:11:39
《神经网络与深度学习》讲义
2017-07-20 08:58:24
0 1. 概念 英文名：convolutional neural network 是一种前馈神经网络，即表明没有环路，普通神经网络的 BP 算法只是用于方便计算梯度，也是前馈神经网络。 是深度学习结构
2017-11-15 16:35:341635 
对卷积神经网络的基础进行介绍，主要内容包括卷积神经网络概念、卷积神经网络结构、卷积神经网络求解、卷积神经网络LeNet-5结构分析、卷积神经网络注意事项。一、卷积神经网络概念 上世纪60年代
2017-11-16 01:00:0210694 
上一次我们用了单隐层的神经网络，效果还可以改善，这一次就使用CNN。 卷积神经网络 上图演示了卷积操作 LeNet-5式的卷积神经网络，是计算机视觉领域近期取得的巨大突破的核心。卷积层和之前的全连接
2017-11-16 11:45:072012 之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章，由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰，看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂，最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解
2017-11-16 13:18:4056168 
空间．针对这些问题，本文提出了基于深度反卷积神经网络的图像超分辨率算法，该算法利用反卷积层对低分辨率图像进行上采样处理，再经深度映射消除由反卷积层造成的噪声和伪影现象，使用残差学习降低网络复杂度，同时避免了因网
2017-12-15 10:41:082 前面的八篇学习笔记，基本上都是围绕着深度神经网络（DNN）和全连接网络（FCN）在学习。从本篇开始，笔者将跟着大家一起学习和研究深度学习的另一个主题——卷积神经网络
2018-10-08 12:56:332300 深度学习是多层神经网络运用各种学习算法解决图像、文本等相关问题的算法合集。卷积神经网络作为深度学习的重要算法，尤其擅长图像处理领域。卷积神经网络通过卷积核来提取图像的各种特征，通过权值共享和池化极大
2018-12-06 15:29:4814 本文档的详细介绍的是快速了解神经网络与深度学习的教程资料免费下载主要内容包括了：机器学习概述，线性模型，前馈神经网络，卷积神经网络，循环神经网络，网络优化与正则化，记忆与注意力机制，无监督学习，概率图模型，玻尔兹曼机，深度信念网络，深度生成模型，深度强化学习
2019-02-11 08:00:0025 在信号处理、图像处理和其它工程/科学领域，卷积都是一种使用广泛的技术。在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）这种模型架构就得名于这种技术。但是，深度学习领域的卷积本质上是信号/图像处理领域内的互相关（cross-correlation）。这两种操作之间存在细微的差别。
2019-02-26 10:01:053093 
卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络” 。
2019-11-25 07:04:002030 卷积神经网络（CNN）是一种目前计算机视觉领域广泛使用的深度学习网络，与传统的人工神经网络结构不同，它包含有非常特殊的卷积层和降采样层（有些文章和书籍里又称之为池化层、汇合层），其中卷积层和前一层采用局部连接和权值共享的方式进行连接，从而大大降低了参数数量。
2020-05-04 18:24:0013078 经过一段漫长时期的沉寂之后，人工智能正在进入一个蓬勃发展的新时期，这主要得益于深度学习和人工神经网络近年来取得的长足发展。更准确地说，人们对深度学习产生的新的兴趣在很大程度上要归功于卷积神经网络（CNNs）的成功，卷积神经网络是一种特别擅长处理视觉数据的神经网络结构。
2020-07-28 10:01:227003 为解决采用卷积神经网络对商家招牌进行分类时存在特征判别性较差的问题，通过在注意力机制中引入神经网络，提岀一种端到端的深度学习卷积神经网络方法。使用卷积注意力模块分别学习通道注意力与空间注意力信息
2021-03-12 10:51:458 卷积神经网络 （Convolutional Neural Network， CNN） 是一种源于人工神经网络（Neural Network， NN）的深度机器学习方法，近年来在图像识别领域取得了巨大
2021-03-25 09:45:217 深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务
2021-04-02 15:29:0420 输入层。输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。比如在图6-7中，最左侧的三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的色彩通道
2021-05-11 17:02:5415212 
随着深度学习的不断发展，卷积神经网络（CNN）在目标检测与图像分类中受到研究者的广泛关注。CNN从 Lenet5网络发展到深度残差网络，其层数不断增加。基于神经网络中“深度”的含义，在确保感受野相同
2021-05-19 16:11:005 卷积神经网络是一种深度学习网络，主要用于识别图像和对其进行分类，以及识别图像中的对象。
2022-05-13 10:26:471993 在介绍卷积神经网络之前，我们先回顾一下神经网络的基本知识。就目前而言，神经网络是深度学习算法的核心，我们所熟知的很多深度学习算法的背后其实都是神经网络。
2023-02-23 09:14:442256 随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI可以越来越多地支持以前无法实现或者难以实现的应用。本文基于此解释了卷积神经网络(CNN)及其对人工智能和机器学习的意义。CNN是一种能够从复杂数据中提取特征
2023-03-11 23:10:04523 神经网络(MLP)，卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。 2、什么是深度神经网络 机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工
2023-05-15 14:20:01550 
来源：机器学习算法那些事卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。1.卷积
2023-06-28 10:05:591321 
卷积神经网络通俗理解 卷积神经网络，英文名为Convolutional Neural Network，成为了当前深度学习领域最重要的算法之一，也是很多图像和语音领域任务中最常用的深度学习模型之一
2023-08-17 16:30:252062 卷积神经网络原理：卷积神经网络模型和卷积神经网络算法 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种基于深度学习的人工神经网络，是深度学习技术的重要应用之
2023-08-17 16:30:30806 卷积神经网络结构 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络，常用于图像处理、自然语言处理等领域中。它是一种深度学习（Deep
2023-08-17 16:30:35804 卷积神经网络详解 卷积神经网络包括哪几层及各层功能 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一个用于图像和语音识别的深度学习技术。它是一种专门为处理
2023-08-21 16:41:404401 的前馈神经网络，卷积神经网络广泛用于图像识别、自然语言处理、视频处理等方面。本文将对卷积神经网络的应用进行详尽、详实、细致的介绍，以及卷积神经网络通常用于处理哪些任务。 一、卷积神经网络的基本原理 卷积神经网络通过学习特定的特征，可以用来识别对象、分类物品等
2023-08-21 16:41:453487 卷积神经网络概述 卷积神经网络的特点 cnn卷积神经网络的优点 卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）是一种基于深度学习技术的神经网络，由于其出色的性能
2023-08-21 16:41:481662 卷积神经网络模型有哪些？卷积神经网络包括哪几层内容？ 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习领域中最广泛应用的模型之一，主要应用于图像、语音
2023-08-21 16:41:521305 卷积神经网络模型原理 卷积神经网络模型结构 卷积神经网络是一种深度学习神经网络，是在图像、语音、文本和视频等方面的任务中最有效的神经网络之一。它的总体思想是使用在输入数据之上的一系列过滤器来捕捉
2023-08-21 16:41:58604 卷积神经网络的工作原理 卷积神经网络通俗解释 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种众所周知的深度学习算法，是人工智能领域中最受欢迎的技术之一
2023-08-21 16:49:242216 卷积神经网络如何识别图像 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）由于其出色的图像识别能力而成为深度学习的重要组成部分。CNN是一种深度神经网络，其结构
2023-08-21 16:49:271284 卷积神经网络应用领域 卷积神经网络(CNN)是一种广泛应用于图像、视频和自然语言处理领域的深度学习算法。它最初是用于图像识别领域，但目前已经扩展到了许多其他应用领域。本文将详细介绍卷积神经网络
2023-08-21 16:49:292029 卷积神经网络三大特点 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，其具有三大特点：局部感知、参数共享和下采样。 一、局部感知 卷积神经网络
2023-08-21 16:49:323047 卷积神经网络的基本原理 卷积神经网络发展历程 卷积神经网络三大特点 卷积神经网络的基本原理 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习领域
2023-08-21 16:49:391144 卷积神经网络基本结构 卷积神经网络主要包括什么 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域
2023-08-21 16:57:193562 卷积神经网络层级结构 卷积神经网络的卷积层讲解 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种基于深度学习的神经网络模型，在许多视觉相关的任务中表现出色，如图
2023-08-21 16:49:423760 的深度学习算法。CNN模型最早被提出是为了处理图像，其模型结构中包含卷积层、池化层和全连接层等关键技术，经过多个卷积层和池化层的处理，CNN可以提取出图像中的特征信息，从而对图像进行分类。 一、卷积神经网络算法 卷积神经网络算法最早起源于图像处理领域。它是一种深
2023-08-21 16:49:461229 卷积神经网络算法是机器算法吗 卷积神经网络算法是机器算法的一种，它通常被用于图像、语音、文本等数据的处理和分类。随着深度学习的兴起，卷积神经网络逐渐成为了图像、语音等领域中最热门的算法之一。 卷积
2023-08-21 16:49:48437 卷积神经网络算法比其他算法好吗 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种用于图像识别和处理等领域的深度学习算法。相对于传统的图像识别算法，如SIFT
2023-08-21 16:49:51407 卷积神经网络算法原理 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习（Deep Learning）的模型，它能够自动地从图片、音频、文本等数据中提
2023-08-21 16:49:54690 卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)是一种深度学习神经网络，主要用于图像和视频的识别、分类和预测，是计算机视觉领域中应用最广泛的深度学习算法之一。该网络模型可以自动从原始数据中学习有用的特征，并将其映射到相应的类别。
2023-08-21 17:03:461064 卷积神经网络算法有哪些？ 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN) 是一种基于多层感知器（multilayer perceptron, MLP）的深度学习
2023-08-21 16:50:01977 深度神经网络是一种基于神经网络的机器学习算法，其主要特点是由多层神经元构成，可以根据数据自动调整神经元之间的权重，从而实现对大规模数据进行预测和分类。卷积神经网络是深度神经网络的一种，主要应用于图像和视频处理领域。
2023-08-21 17:07:361867 卷积神经网络算法代码matlab 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习网络模型，其特点是具有卷积层（Convolutional Layer
2023-08-21 16:50:11745 卷积神经网络算法流程 卷积神经网络模型工作流程 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于目标跟踪、图像识别和语音识别等领域的深度学习模型
2023-08-21 16:50:191316 常见的卷积神经网络模型 典型的卷积神经网络模型 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中最流行的模型之一，其结构灵活，处理图像、音频、自然语言
2023-08-21 17:11:411646 cnn卷积神经网络模型 卷积神经网络预测模型 生成卷积神经网络模型 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习神经网络，最初被广泛应用于计算机
2023-08-21 17:11:47680 卷积神经网络模型搭建 卷积神经网络模型是一种深度学习算法。它已经成为了计算机视觉和自然语言处理等各种领域的主流算法，具有很大的应用前景。本篇文章将详细介绍卷积神经网络模型的搭建过程，为读者提供一份
2023-08-21 17:11:49543 卷积神经网络一共有几层 卷积神经网络模型三层 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks，CNNs) 是一种在深度学习领域中发挥重要作用的模型。它是一种有层次结构
2023-08-21 17:11:533332 卷积神经网络模型的优缺点 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种从图像、视频、声音和一系列多维信号中进行学习的深度学习模型。它在计算机视觉、语音识别
2023-08-21 17:15:191881 卷积神经网络主要包括哪些 卷积神经网络组成部分 卷积神经网络（CNN）是一类广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域的人工神经网络。它具有良好的空间特征学习能力，能够处理具有二维或三维形状的输入数据
2023-08-21 17:15:22938 cnn卷积神经网络原理 cnn卷积神经网络的特点是什么 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种特殊的神经网络结构，主要应用于图像处理和计算机视觉领域
2023-08-21 17:15:251027 cnn卷积神经网络简介 cnn卷积神经网络代码 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是目前深度学习领域中应用广泛的一种神经网络模型。CNN的出现
2023-08-21 17:16:131622 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于处理具有类似网格结构的数据的神经网络。它广泛用于图像和视频识别、文本分类等领域。CNN可以自动从训练数据中学习出合适的特征，并以此对新输入的数据进行分类或回归等操作。
2023-08-22 18:20:371133 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)，是深度
2023-11-26 16:26:01506 卷积神经网络的优点 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种基于深度学习的神经网络模型，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。相比
2023-12-07 15:37:252282
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