卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层和池化层。
2018-04-24 08:59:36
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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。
2022-08-10 11:49:0618288 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 10:12:50637 【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
神经网络已经广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割以及自然语言处理等领域。首先分析了典型卷积神经网络模型为提高其性能增加网络深度以及宽度的模型结构，分析了采用注意力机制进一步提升模型性能的网络结构，然后归纳
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
Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅱ）
2019-08-22 14:20:39
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
标记为疾病征兆。为了使其决策更加透明，AI 开发了两个神经网络，可以发现模式并从大量数据中进行预测，其中第一个 AI 神经分割网络通过分析扫描以识别患病区域，而第二个神经分类网络则根据分析出的特定疾病
2018-08-15 11:01:51
请问：我在用labview做BP神经网络实现故障诊断，在NI官网找到了机器学习工具包（MLT），但是里面没有关于这部分VI的帮助文档，对于”BP神经网络分类“这个范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
《 AI加速器架构设计与实现》+第一章卷积神经网络观感
在本书的引言中也提到“一图胜千言”，读完第一章节后，对其进行了一些归纳（如图1），第一章对常见的神经网络结构进行了介绍，举例了一些结构
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
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
Keras实现卷积神经网络(CNN)可视化
2019-07-12 11:01:52
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
时空记忆。增加了几个非局部模块后，我们的“非局部神经网络”结构能比二维和三维卷积网络在视频分类中取得更准确的结果。另外，非局部神经网络在计算上也比三维卷积神经网络更加经济。我们在 Kinetics
2018-11-12 14:52:50
神经网络分类
特征提取和选择完成后，再利用分类器进行图像目标分类，本文采用神经网络中的BP网络进行分类。在设计神经网络结构时，
2009-03-01 17:55:131507 
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 01:00:0210692 
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 11:45:072011 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 
对于神经网络和卷积有了粗浅的了解,关于CNN 卷积神经网络，需要总结深入的知识有很多：人工神经网络 ANN卷积神经网络CNN 卷积神经网络CNN-BP算法卷积神经网络CNN-caffe应用卷积神经网络CNN-LetNet分析 LetNet网络.
2017-11-16 13:28:012562 
本文是对卷积神经网络的基础进行介绍，主要内容包含卷积神经网络概念、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
2017-12-05 11:32:59
7 针对传统的视网膜图像处理步骤复杂、泛化性差、缺少完整的自动识别系统等问题，提出了一套完整的基于深度神经网络的视网膜图像自动识别系统。首先，对图像进行去噪、归一化、数据扩增等预处理；然后，设计了紧凑
2017-12-05 18:00:571 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 近年来，随着全球老龄化问题日趋严重，医疗市场得到了快速发展，尤其是借助移动通信技术完成疾病的诊断及预防已成为医疗发展的新趋势。视网膜是临床上最重要的观察目标之一。通过观察视网膜的变化，可以实现视网膜
2018-12-20 16:04:347 一说到视网膜显示技术，大多数人往往想到早些年苹果的视网膜屏。实际上视网膜屏是苹果在iPhone4使用的一种液晶屏幕显示技术，与我们今天所说的视网膜成像显示技术有着本质的不同。
2019-01-29 14:26:599328 本视频主要详细介绍了神经网络分类，分别是BP神经网络、RBF（径向基）神经网络、感知器神经网络、线性神经网络、自组织神经网络、反馈神经网络。
2019-04-02 15:29:2212598 一说到视网膜显示技术，大多数人往往想到早些年苹果的视网膜屏。实际上视网膜屏是苹果在iPhone4使用的一种液晶屏幕显示技术，与我们今天所说的视网膜成像显示技术有着本质的不同。
2019-05-09 14:09:374064 随着深度学习技术的快速发展，许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题，特别是在卷积神经网络和循环神经网络方面，出现了许多新颖且有效的分类方法。对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析，介绍
2021-03-10 16:56:5636 的前提。根据眼底相机采集到的视网膜图像中眼底结枃淸晰度、图像对比度等条件对眼底图像质量进行分类成为一个既具有研究价值又极具挑战性的难点问题。首先简述了眼底图像质量分类的硏究意义和实用价值，回顾了其发展历史;然
2021-04-21 11:19:599 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 10:26:471992 视网膜成像显示技术和我们过去使用的那种笨重的阴极射线管显示器(CRT)异曲同工：利用人的视觉暂留原理，让激光快速地按指定顺序在水平和垂直两个方向上循环扫描，撞击视网膜的一小块区域使其产生光感，人们就感觉到图像的存在。
2022-06-16 10:57:432601 【源码】卷积神经网络在Tensorflow文本分类中的应用
2022-11-14 11:15:31393 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 09:14:442254 对比单个全连接网络，在卷积神经网络层的加持下，初始时，整个神经网络模型的性能是否会更好。
2023-03-02 09:38:36581 
中的参数，改变模型中卷积层和全连接层特征元的数量。结果表明，本文给出的F-Net网络模型在复杂环境背景下的人脸图像分类准确率达到73%，较其他经典的卷积神经网络分类模型相比性能更佳。
2023-07-19 14:38:250 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 16:30:252059 卷积神经网络包括哪几层 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，通常被应用于图像识别和语音识别等领域。它的设计灵感来源于生物神经
2023-08-17 16:30:272138 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 的卷积操作，将不同层次的特征进行提取，从而通过反向传播算法不断优化网络权重，最终实现分类和预测等任务。 在本文中，我们将介绍如何使用Python实现卷积神经网络，并详细说明每一个步骤及其原理。 第一步：导入必要的库 在开始编写代码前，我们需要先导入一些必要的Python库。具体如
2023-08-21 16:41:35615 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 16:41:404397 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 16:41:453485 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 16:41:481659 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 16:41:58603 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 16:49:242213 为多层卷积层、池化层和全连接层。CNN模型通过训练识别并学习高度复杂的图像模式，对于识别物体和进行图像分类等任务有着非常优越的表现。本文将会详细介绍卷积神经网络如何识别图像，主要包括以下几个方面： 1. 卷积神经网络的基本结构和原理 2. 卷积神经网络模型的训练过程 3.
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 16:49:292025 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 16:49:323045 中最重要的神经网络之一。它是一种由多个卷积层和池化层（也可称为下采样层）组成的神经网络。CNN 的基本思想是以图像为输入，通过网络的卷积、下采样和全连接等多个层次的处理，将图像的高层抽象特征提取出来，从而完成对图像的识别、分类等任务。 CNN 的基本结构包括输入层、卷积层、
2023-08-21 16:49:391127 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 16:57:193553 像分类、目标检测、人脸识别等。卷积神经网络的核心是卷积层和池化层，它们构成了网络的主干，实现了对图像特征的提取和抽象。 一、卷积神经网络的层级结构 卷积神经网络主要分为四个层级，分别是输入层、卷积层、池化层和全连接层。 1. 输入层 输入层是卷积神经网络的第
2023-08-21 16:49:423757 卷积神经网络的介绍 什么是卷积神经网络算法 卷积神经网络涉及的关键技术 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于图像分类、物体识别、语音识别等领域
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 17:07:361860 卷积神经网络算法三大类 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种常用的人工神经网络，它的主要应用领域是图像识别和计算机视觉方面。CNN通过卷积
2023-08-21 16:50:07754 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 ，其独特的卷积结构可以有效地提取图像和音频等信息的特征，以用于分类、识别等任务。本文将从卷积神经网络的基本结构、前向传播算法、反向传播算法等方面探讨其算法流程与模型工作流程，并介绍其在图像分类、物体检测和人脸识别等领域中的应用。 一、卷积神经网络的基本结
2023-08-21 16:50:191315 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 17:11:411641 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 17:11:533316 等领域中非常流行，可用于分类、分割、检测等任务。而在实际应用中，卷积神经网络模型有其优点和缺点。这篇文章将详细介绍卷积神经网络模型的特点、优点和缺点。 一、卷积神经网络模型的特点 卷积神经网络是一种前馈神经网络，包含了卷积层、池化层、全连接层等多个层
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 17:15:57941 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 18:20:371132 卷积神经网络是一种运用卷积和池化等技术处理图像、视频等数据的神经网络。卷积神经网络的工作原理类似于人类视觉系统，它通过层层处理和过滤，逐渐抽象出数据的特征，并基于这些特征进行分类或者回归等操作。
2023-08-22 18:25:32655 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 15:37:252272
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