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标签 > 卷积神经网络
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),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。
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前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN,但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白,所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如...
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。
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...
2017-11-16 标签:卷积神经网络 1.1万 0
BP神经网络(Backpropagation Neural Network)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简...
基于煤矿监控视频流进行违章行为识别、设备环境隐患识别,由于视频流数据量较大,加上煤矿井下环境嘈杂、煤尘水雾影响、光照度低和照明亮度变化较大,成功案例较少。
关于卷积神经网络从交通灯识别到更实际的应用,我经常听到这样一个问题:“会否出现一种深度学习“魔法”,它仅用图像作为单一输入就能判断出食物质量的好坏?”简...
基于TensorFlow框架搭建卷积神经网络的电池片缺陷识别研究
基于TensorFlow框架搭建卷积神经网络对电池片电致发光图像进行缺陷识别。选取公开的数据集,其中包含了电池片的不同种类缺陷。
2019-08-28 标签:神经网络tensorflow卷积神经网络 7774 0
CNN 是多层感知器的正则化版本。多层感知器通常表示全连接网络,即一层中的每个神经元都连接到下一层中的所有神经元。这些网络的“完全连通性”使它们容易过度...
交通标识识别算法一方面采用了基于卷积神经网络的训练和识别方法,极大地提高了交通标识识别的准确率;另一方面通过快速的交通标识检测算法定位交通标识的候选区域...
在未来的某个时候,人们必定能够相对自如地运用人工智能,安全地驾车出行。这个时刻何时到来我无法预见;但我相信,彼时“智能”会显现出更“切实”的意义。
前文中,我们介绍了一些传统计算机视觉的算法,包括降噪滤波、二值化、缩放、锐化等,最终我们在FPGA上实现了实时的运动目标跟踪算法。近些年基于神经网络的机...
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