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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks， CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks），是深度學(xué)習(xí)（deep learning）的代表算法之一。

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

五種CNN模型的尺寸，計算量和參數(shù)數(shù)量對比詳解

CNN模型火速替代了傳統(tǒng)人工設(shè)計（hand-crafted）特征和分類器，不僅提供了一種端到端的處理方法，還大幅度地刷新了各個圖像競賽任務(wù)的精度，更甚者...

2017-12-08 標(biāo)簽：cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15.7萬 0

深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過程

前面幾篇文章講到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，但是對于它在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過程可能還是不太明白，所以這節(jié)主要通過模型的可視化來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層中是如...

2018-05-17 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.7萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程

輸入層。輸入層是整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，在處理圖像的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(cè)的三維矩陣的長和寬代表了圖像的大...

2021-05-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.9萬 0

什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNS）解析

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出，可以識別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。

2022-08-10 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.9萬 0

手動設(shè)計一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（前向傳播和反向傳播）

本文主要寫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行一次完整的訓(xùn)練，包括前向傳播和反向傳播，并自己手寫一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2018-05-28 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.8萬 1

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在哪

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡...

2024-07-04 標(biāo)簽：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)神經(jīng)元 1.7萬 0

深度學(xué)習(xí)中的YOLOv2-Tiny目標(biāo)檢測算法詳細(xì)設(shè)計

近年來，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，DNN）為代表的深度學(xué)習(xí)算法在許多計算機視覺任務(wù)上取得了巨大突破，如圖...

2020-11-30 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2萬 0

【科普】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)基礎(chǔ)介紹

對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)進(jìn)行介紹，主要內(nèi)容包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5結(jié)構(gòu)分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意事項...

2017-11-16 標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.1萬 0

一文詳解深度學(xué)習(xí)的5 種架構(gòu)

深度學(xué)習(xí)由不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的深度網(wǎng)絡(luò)組成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已存在很長一段時間，但多層網(wǎng)絡(luò)（每個層提供一定的功能，比如特征提取）的開發(fā)讓它們變得更加實用。增加層數(shù)意味...

2018-05-28 標(biāo)簽：gpu 深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.1萬 0

基于國產(chǎn)AI編譯器ICRAFT部署YOLOv5邊緣端計算的實戰(zhàn)案例

人工智能領(lǐng)域中各種算法模型的不斷研究和改進(jìn)。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、transf...

2024-01-03 標(biāo)簽：gpu 物聯(lián)網(wǎng)人工智能 1.1萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帖子

全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別

標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5668 0

改進(jìn)MobileViT-v1與MobileViT-v2的相關(guān)方法介紹

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PYNQ+

標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3319 2

Keras可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的4種方法

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如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法去解決機器監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類問題？

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu)和常用框架

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)長尾數(shù)據(jù)集識別的技巧包介紹

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一種專門用于檢測小目標(biāo)的框架Dilated Module

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對卷積層的C++實現(xiàn)詳細(xì)介紹

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關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探秘的簡單了解

標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1988 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資料下載

3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢識別立即下載

類別：傳感與控制 2018-01-30 標(biāo)簽：手勢識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2304 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和運行原理立即下載

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從概念到結(jié)構(gòu)、算法解析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)立即下載

類別：數(shù)值算法/人工智能 2017-12-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1113 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理立即下載

類別：通信網(wǎng)絡(luò) 2021-03-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1079 0

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類別：電子資料 2022-10-21 標(biāo)簽：AI 人臉識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1074 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資訊

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN圖解

之前在網(wǎng)上搜索了好多好多關(guān)于CNN的文章，由于網(wǎng)絡(luò)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(xué)視頻還是沒有弄懂，最后經(jīng)過痛苦漫長...

2017-11-16 標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5.8萬 0

回顧和總結(jié)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程

從1989年LeCun提出第一個真正意義上的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到今天為止，它已經(jīng)走過了29個年頭。自2012年AlexNet網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)之后，最近6年以來，卷積神...

2018-05-20 標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VGG 5.7萬 0

什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？基本結(jié)構(gòu)是什么？有哪些應(yīng)用領(lǐng)域？

特別強調(diào)的是：CNN在圖像處理和圖像識別領(lǐng)域取得了很大的成功，在國際標(biāo)準(zhǔn)的ImageNet數(shù)據(jù)集上，許多成功的模型都是基于CNN的。CNN相較于傳統(tǒng)的圖...

2018-07-16 標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4.6萬 0

為什么說三維重建才是計算機視覺的靈魂?

權(quán)龍教授為我們介紹了三維重建的歷史發(fā)展與應(yīng)用前景。

2019-07-02 標(biāo)簽：計算機視覺卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.1萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三大特點_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實現(xiàn)

局部連接，局部連接會大大減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。在處理圖像這樣的高維度輸入時，讓每個神經(jīng)元都與前一層中的所有神經(jīng)元進(jìn)行全連接是不現(xiàn)實的。讓每個神經(jīng)元只與輸入數(shù)據(jù)...

2021-05-11 標(biāo)簽：cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.5萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要兩個特征

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種目前計算機視覺領(lǐng)域廣泛使用的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，與傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)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...

2020-05-04 標(biāo)簽：計算機視覺卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.4萬 0

解析Transformer中的位置編碼 -- ICLR 2021

引言 Transformer是近年來非常流行的處理序列到序列問題的架構(gòu)，其self-attention機制允許了長距離的詞直接聯(lián)系，可以使模型更容易學(xué)習(xí)...

2021-04-01 標(biāo)簽：編碼 CV 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.3萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢

在機器視覺的概念中，圖像識別是指軟件具有分辨圖片中的人物、位置、物體、動作以及筆跡的能力。計算機可以應(yīng)用機器視覺技巧，結(jié)合人工智能以及攝像機來進(jìn)行圖像識別。

2021-05-13 標(biāo)簽：圖像識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2萬 0

ai大模型和小模型的區(qū)別

ai大模型和小模型的區(qū)別? 人工智能領(lǐng)域中的模型分為兩種，一種是大模型，另一種是小模型，兩者在訓(xùn)練和應(yīng)用中有著明顯的區(qū)別。本文將從定義、特點、應(yīng)用等方...

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基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法

整體框架目標(biāo)檢測算法主要包括：【兩階段】目標(biāo)檢測算法、【多階段】目標(biāo)檢測算法、【單階段】目標(biāo)檢測算法什么是兩階段目標(biāo)檢測算法，與單階段目標(biāo)檢測有什么...

2021-04-30 標(biāo)簽：檢測器 SVM 目標(biāo)檢測 1.1萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)手冊

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盡管最初傅里葉分析是作為熱過程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征?！叭我狻钡暮瘮?shù)通過一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對簡單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
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