原文:【學習筆記】卷積神經網絡

一 卷積神經網絡的應用場景 卷積神經網絡 Convolutional Neural Networks, ConvNets or CNNs 是一種在圖像識別與分類領域被證明特別有效的神經網絡。 卷積網絡已經成功地識別人臉 物體 交通標志,應用在機器人和無人車等載具。 二 卷積神經網絡的特點 使用CNN進行特征提取,優點就是使用者完全不用關心具體的特征是哪些,即實現了特征提取的封裝。 較全連接的神經網 ...

2018-04-13 15:23 0 1575 推薦指數:

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卷積神經網絡學習筆記——DenseNet

完整代碼及其數據,請移步小編的GitHub地址   傳送門:請點擊我   如果點擊有誤:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote   這里結合網絡的資料和DenseNet論文,捋一遍DenseNet,基本代碼和圖片都是來自網絡 ...

Sat Dec 12 23:17:00 CST 2020 0 2131
學習筆記卷積神經網絡

目錄 人工神經網絡VS卷積神經網絡 卷積神經網絡CNN 卷積層 參數及結構 卷積輸出值的計算 步長 外圍補充與多Filter 總結輸出大小 卷積網絡API ...

Tue Apr 09 07:07:00 CST 2019 0 535
深度卷積神經網絡學習筆記(一)

1.卷積操作實質: 輸入圖像(input volume),在深度方向上由很多slice組成,對於其中一個slice,可以對應很多神經元,神經元的weight表現為卷積核的形式,即一個方形的濾波器(filter)(如3X3),這些神經元各自分別對應圖像中的某一個局部區域(local ...

Sun Jul 31 05:20:00 CST 2016 0 23613
卷積神經網絡學習

Part 1 視頻學習心得及問題總結 通過對視頻的學習,了解了卷積神經網絡整體的內容和一些思想,卷積神經網絡主要包括卷積,池化,激活函數,損失函數等部分,通過不同的卷積核對數據進行不同的提取,池化對提取的數據進行收縮,減小數據的規模,可能是之前的視頻學習沒看明白,不太理解激活的函數的作用 ...

Sun Oct 17 21:01:00 CST 2021 0 104
tensorflow學習筆記卷積神經網絡最終筆記

  這已經是我的第五篇博客學習卷積神經網絡了。之前的文章分別是:   1,Keras深度學習卷積神經網絡(CNN),這是開始學習Keras,了解到CNN,其實不懂的還是有點多,當然第一次筆記主要是給自己心中留下一個印象,知道什么是卷積神經網絡,而且主要是學習Keras,順便走一下CNN的過程 ...

Fri Sep 20 03:33:00 CST 2019 0 1099
深度學習-卷積神經網絡的發展-筆記

  CNN的開山之作是LeCun提出的LeNet-5,而其真正的爆發階段是2012年AlexNet取得ImageNet比賽的分類任務的冠軍,並且分類准確率遠遠超過利用傳統方法實現的分類結果,AlexNet之后,深度學習便一發不可收拾,分類准確率每年都被刷榜,下圖展示了模型的變化情況,隨着模型的變 ...

Fri Nov 15 04:50:00 CST 2019 0 330
tensorflow學習筆記——圖像識別與卷積神經網絡

  無論是之前學習的MNIST數據集還是Cifar數據集,相比真實環境下的圖像識別問題,有兩個最大的問題,一是現實生活中的圖片分辨率要遠高於32*32,而且圖像的分辨率也不會是固定的。二是現實生活中的物體類別很多,無論是10種還是100種都遠遠不夠,而且一張圖片中不會只出現一個種類的物體 ...

Tue Aug 13 18:15:00 CST 2019 1 1865
 
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