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 10:51:32
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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。卷积层是最重要
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
及 3x3 的 24 层卷积神经网络， 其性能表现几乎是一个在典型的 GPU/CPU 综合处理引擎上运行的类似 CNN 的三倍，尽管其所需的内存带宽只是后者的五分之一且功耗大幅降低。下一代深度学习神经网络
2017-12-21 17:11:34
快速学习获得较好的权重，并在后期对权重进行微调。两个流行而简单的学习率衰减方法如下：线性地逐步降低学习率在特定时点大幅降低学习率4、Dropout拥有大量参数的深度神经网络是非常强大的机器学习系统。然而
2019-03-07 20:17:28
误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成，是一种应用最为广泛的神经网络。先来看一下BP神经网络的流程图：由BP神经网络流程图可以看出，正向传播处理过程和人工神经网络的流程
2018-06-05 10:11:50
递归网络newelm 创建一Elman递归网络2. 网络应用函数sim 仿真一个神经网络init 初始化一个神经网络adapt 神经网络的自适应化train 训练一个神经网络3. 权函数dotprod
2009-09-22 16:10:08
;（Skip Connection Block）和\"组卷积块\"（Grouped Convolution Block）是两种不同的网络模块，用于改进神经网络的性能和特征提取能力。跳跃
2023-09-11 20:34:01
`本篇主要介绍：人工神经网络的起源、简单神经网络模型、更多神经网络模型、机器学习的步骤：训练与预测、训练的两阶段：正向推演与反向传播、以TensorFlow + Excel表达训练流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
，得到训练参数2、利用开发板arm与FPGA联合的特性，在arm端实现图像预处理已经卷积核神经网络的池化、激活函数和全连接，在FPGA端实现卷积运算3、对整个系统进行调试。4、在基本实现系统的基础上
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
今天学习了两个神经网络，分别是自适应谐振（ART）神经网络与自组织映射（SOM）神经网络。整体感觉不是很难，只不过一些最基础的概念容易理解不清。首先ART神经网络是竞争学习的一个代表，竞争型学习
2019-07-21 04:30:00
的卷积神经网络，结构也比较简单。其卷积核全部采用了小卷积核，可以尽量减少参数的数量和计算量。 VGGNet 这两种网络都将错误率降低至 7.5% 以下，但是仍然和人类的错误率有一点差距。 理论上，在一定
2018-05-11 11:43:14
图卷积神经网络
2019-08-20 12:05:29
分辨率、转换、迁移、描述等等都已经可以使用深度学习技术实现。其背后的技术可以一言以蔽之：深度卷积神经网络具有超强的图像特征提取能力。其中，风格迁移算法的成功，其主要基于两点：1.两张图像经过预训练
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
的架构成为可能，甚至在资源受限的微控制器器件中也能运行。在 Cortex-M 处理器上运行关键词识别时，内存占用和执行时间是两个最重要因素，在设计和优化用于该用途的神经网络时，应该考虑到这两大因素
2021-07-26 09:46:37
神经网络可以建立参数Kp,Ki,Kd自整定的PID控制器。基于BP神经网络的PID控制系统结构框图如下图所示：控制器由两部分组成：经典增量式PID控制器；BP神经网络...
2021-09-07 07:43:47
FPGA 上实现卷积神经网络 (CNN)。CNN 是一类深度神经网络，在处理大规模图像识别任务以及与机器学习类似的其他问题方面已大获成功。在当前案例中,针对在 FPGA 上实现 CNN 做一个可行性研究
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
《深度学习工程师-吴恩达》02改善深层神经网络--超参数优化、batch正则化和程序框架 学习总结
2020-06-16 14:52:01
吴恩达机器学习笔记之神经网络参数的反向传播算法
2019-05-22 15:11:21
脉冲神经网络的学习方式有哪几种？
2021-10-26 06:58:01
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
`将非局部计算作为获取长时记忆的通用模块，提高神经网络性能在深度神经网络中，获取长时记忆（long-range dependency）至关重要。对于序列数据（例如语音、语言），递归运算
2018-11-12 14:52:50
一种卷积神经网络和极限学习机相结合的人脸识别方法_余丹
2017-01-08 11:20:20
0 这是一个手把手教你学习深度学校的教程。一步一步，我们将要尝试去解决Kaggle challenge中的脸部关键点的检测问题。
2017-02-13 15:29:502718 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 针对现有的时域模态参数识别方法大多存在难定阶和抗噪性差的问题，提出一种无监督学习的卷积神经网络（CNN）的振动信号模态识别方法。该算法在卷积神经网络的基础上进行改进。首先，将应用于二维图像处理的卷积
2017-12-05 14:39:135 针对图像自动标注中因人工选择特征而导致信息缺失的缺点，提出使用卷积神经网络对样本进行自主特征学习。为了适应图像自动标注的多标签学习的特点以及提高对低频词汇的召回率，首先改进卷积神经网络的损失函数
2017-12-07 14:30:504 近年来深度学习在图像识别、语音识别等领域得到了广泛的应用，取得了优异的效果，但深度学习网络的结构设计没有一般规律可循。本文基于卷积神经网络和递归卷积神经网络模型探究了深度学习网络不同层级间参数
2017-12-11 11:18:570 图像特征的提取与分类一直是计算机强觉领域的一个基础而重要的研究方向。卷积神经网络（ Convolutional Neural Network，CNN）提供了一种端到端的学习模型，模型中的参数可以通过
2017-12-12 11:45:310 内容将继续秉承之前 DNN 的学习路线，在利用Tensorflow搭建神经网络之前，先尝试利用numpy手动搭建卷积神经网络，以期对卷积神经网络的卷积机制、前向传播和反向传播的原理和过程有更深刻的理解。
2018-10-20 10:55:555799 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 在人工智能深度学习技术中，有一个很重要的概念就是卷积神经网络 CNN（Convolutional Neural Networks）。
2019-11-02 11:23:433470 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 1986年Rumelhart等人提出了人工神经网络的反向传播算法，掀起了神经网络在机器学习中的热潮，神经网络中存在大量的参数，存在容易发生过拟合、训练时间长的缺点，但是对比Boosting
2020-08-24 15:57:525364 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 随着深度学习的发展，卷积神经网络作为其重要算法被广泛应用到计算机视觉、自然语言处理及语音处理等各个领域，并取得了比传统算法更为优秀的成绩。但是，卷积神经网络结构复杂，参数量和计算量巨大，使得很多算法
2021-05-17 15:44:056 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 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 Learning）的应用，通过运用多层卷积神经网络结构，可以自动地进行特征提取和学习，进而实现图像分类、物体识别、目标检测、语音识别和自然语言翻译等任务。 卷积神经网络的结构包括：输入层、卷积层、激活函数、池化层和全连接层。 在CNN中，输入层通常是代表图像的矩阵或向量，而卷积层是卷积神
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）是深度学习领域中最重要
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卷积神经网络算法 cnn卷积神经网络模型 卷积神经网络(CNN)是一种特殊的神经网络，具有很强的图像识别和数据分类能力。它通过学习权重和过滤器，自动提取图像和其他类型数据的特征。在过去的几年
2023-08-21 17:15:57946 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种非常重要的机器学习算法，主要应用于图像处理领域，用于图像分类、目标识别、物体检测等任务。该算法是深度学习领域的一个重要分支。下面具体介绍卷积神经网络的定义、结构和发展历史。
2023-08-21 17:26:04406 学习(deeplearning)的代表算法之一 ，卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类
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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