卷积神经网络 - 程序员宅基地

Matlab版本的卷积神经网络案例

本代码是基于Matlab的卷积神经网络源代码案例，本代码本人使用Matlab2014b可以正常运行。欢迎大家留言评论，互相学习研讨。

五种经典卷积神经网络

除了卷积网络的“开篇之作”LeNet 以外，AlexNet、VGGNet、InceptionNet 以及 ResNet 这四种经典网络全部是在当年的 ImageNet 竞赛中问世的，它们作为深度学习的经典代表，使得 ImageNet 数据集上的错误率逐年降低。...

MATLAB神经网络图像分类,matlab一维卷积神经网络

标签： matlab 神经网络分类

卷积神经网络有以下几种应用可供研究： 1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于...

卷积神经网络的详解

卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）是通过模拟人脑视觉系统，采取卷积层和池化层依次交替的模型结构，卷积层使原始信号得到增强，提高信噪比，池化层利用图像局部相关性原理，对图像进行邻域间采样，在...

卷积神经网络回归模型

标签： CNN

使用卷积神经网络预测波士顿房价，采用一维卷积的模式。

基于卷积神经网络的图像识别

标签：卷积神经网络

基于卷积神经网络的图像识别基于卷积神经网络的图像识别

卷积神经网络存在的问题,卷积神经网络的卷积层

在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1...

卷积神经网络如何进行图像识别的

标签：神经网络图像识别

在机器视觉的概念中，图像识别是指软件具有分辨图片中的人物、位置、物体、动作以及笔迹的能力。计算机可以应用机器视觉技巧，结合人工智能以及摄像机来进行图像识别。什么是图像识别?为什么要进行图像识别?...

CNN笔记：通俗理解卷积神经网络

通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记） 1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有...

从0开始学习卷积神经网络与Yolo系列目标检测算法

标签：深度学习视觉检测计算机视觉

卷积神经网络初了解——吴恩达《卷积神经网络》笔记卷积神经网络1.1 计算机视觉1.2 边缘检测Padding与stride是两个参数，不过多介绍1.3 三维卷积1.4 单层神经网络目标检测Yolo算法Yolov1Yolov2Yolov3Yolov3 网络主体...

深度学习——CNN(卷积神经网络)（超详细）

标签：深度学习 CNN DNN

一、卷积神经网络（CNN）定义二、DNN与CNN的区别三、CNN五种结构组成 1、输入层 2、卷积层(Convolution Layer) 3、池化层(Pooling Layer) 4、全连接层 5、Softmax层一、卷积神经网络（CNN）定义卷积神经网络...

卷积神经网络的训练过程,卷积神经网络如何训练

标签： cnn 深度学习机器学习

border_mode可以是valid或者full，具体看这里说明：.conv2d#激活...(Activation('tanh'))#第二个卷积层，8个卷积核，每个卷积核大小3*3。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。..

Educoder 机器学习神经网络第四关：使用pytorch搭建卷积神经网络识别手写数字

标签：神经网络 pytorch 机器学习

卷积神经网络为什么使用卷积神经网络卷积池化全连接网络卷积神经网络大致结构 pytorch构建卷积神经网络项目流程数据集介绍与加载数据构建模型训练模型保存模型加载模型...

【深度学习】越来越卷，教你使用Python实现卷积神经网络（CNN）

标签：卷积神经网络网络

@Author：Runsenhttps://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/117409037卷积神经网络Yann LeCun ...

基于Python实现的卷积神经网络分类MNIST数据集

标签： cnn python 分类

而深度本身是卷积神经网络的一个超参数，在数值上等于使用的滤波器的数量，而每个滤波器是不一样的，在输入数据中寻找的特征。对于图像数据，因为像素的数量过多，全连接神经网络需要非常多的的参数，这对于算法...

卷积神经网络CNN常用的几个模型

标签：面试 CNN

文章目录0️⃣LeNet5LeNet-5的训练算法卷积神经网络的优点总结1️⃣AlexNet特点代码主要贡献ReLU激活函数的引入层叠池化操作Dropout操作网络层数的增加2️⃣VGGNet（Visual Geometry Group）要点3️⃣Google ...

卷积神经网络（CNN）综述

标签：卷积神经网络网络

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录：1. 卷积神经网络概念2. 卷积神经网络的特点 2.1 局部区域连接 2.2 权值共享 2.3 降采...

【CNN】LeNet——卷积神经网络的开山鼻祖

标签： cnn 深度学习神经网络

LeNet-5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun完成，推动了深度学习领域的发展。在那时候，没有GPU帮助训练模型，甚至CPU的速度也很慢，因此，LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等...

【神经网络与深度学习】MNIST数据集介绍，并使用卷积神经网络训练手写数字识别模型——附完整代码和**...

标签：人工智能 MNIST数据集深度学习卷积神经网络 tensorflow

使用卷积神经网络训练模型，具体介绍，参看我写的这篇文章：https://blog.csdn.net/weixin_45954454/article/details/114455209。

经典卷积神经网络总结

标签： cnn 深度学习神经网络

（2）VGG：所有卷积核的大小都是3×3，较小的卷积内核大小使VGG将CNN的层数扩展到10层以上，增强了网络的表达能力。（3）Inception_v3：在Inception_v2的基础上，Inception_v3进一步分解卷积，即任何一个卷积...

深度学习笔记：用卷积神经网络进行MNIST手写数字识别

标签：深度学习 cnn 神经网络

上一篇我们用全连接层(Dense layer)实现了一个分类器...但是由于MNIST的数据样本是28x28的图像，所以更适合于用卷积神经网络来实现它的识别任务。本文就来介绍如何构建一个简单的卷积神经网络用于MNIST手写数字识别。

细说卷积神经网络（CNN）中所谓的“感受野”（Receptive Field）

1）输入结果感受野一致的前提下，使用连续的小卷积核替换单个大卷积核，第一可以有效降低网络训练的参数量，第二可以增加网络深度，第三可以引入更丰富的非线性变换，使得网络可以拟合更多的可能性，更好地缓解过...

matlab实现卷积神经网络CNN（二）——代码实现与解析

标签： cnn 人工智能神经网络

用来随机划分训练集、测试集和验证集，当然你也可以自行划分好后分别导入。总之，train_x、test_x和val_x数据格式应该分别为。

卷积神经网络的Python实现,卷积神经网络python程序

用keras框架较为方便首先安装anaconda，然后通过pip安装keras以下转自wphh的博客。#coding:utf-8''' GPU run command: THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python CPU run command: python 2016....

基于卷积神经网络的图像分类

标签：图像分类神经网络

基于卷积神经网络的图像分类

卷积神经网络各层作用,卷积神经网络中的卷积

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）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。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层...

基于卷积神经网络的人脸识别算法

标签： cnn 算法深度学习

在众多深度学习算法中,以卷积神经网络为代表的人脸识别系统得到了广泛应用,主要研究内容如下:首先,通过对经典损失函数进行研究,对比每种损失函数的特点,然后根据A-Softmax函数进行改进,借助Margin

【深度学习基础】一文读懂卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)

标签：卷积神经网络池化层感受野

CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年。直到2012年Geoffrey和他学生Alex在ImageNet的竞赛中，刷新了image ...2.2 卷积层2.3 池化层2.4 全连接层2.5 卷积神经网络的其它概念（1）感受野（2）padding（3）stride

卷积神经网络架构

标签：卷积神经网络

卷积神经网络（conv）架构卷积神经网络在图像分类数据集上有非常突出的表现，由于一般正常的图像信息过大，如果使用全连接神经网络，需要设置大量的权值w和basic值，这样会导致运算效率较低，还容易导致过分拟合的...

（Matlab实现）CNN卷积神经网络图片分类

标签： cnn matlab 分类

使用Matlab自带的深度学习工具箱构建卷积神经网络（CNN）进行图片分类，以识别并分类手写数字为例。首先将大量的图片数据导入；然后给不同种类的图片打上对应的分类的标签，划分为训练集和测试集；构建CNN网络其中...

”卷积神经网络“ 的搜索结果

Matlab版本的卷积神经网络案例

五种经典卷积神经网络

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卷积神经网络的详解

卷积神经网络回归模型

基于卷积神经网络的图像识别

卷积神经网络存在的问题,卷积神经网络的卷积层

卷积神经网络如何进行图像识别的

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