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標(biāo)簽 > 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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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什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)
以卷積結(jié)構(gòu)為主,搭建起來的深度網(wǎng)絡(luò)(一般都指深層結(jié)構(gòu)的) CNN目前在很多很多研究領(lǐng)域取得了巨大的成功,例如: 語音識別,圖像識別,圖像分割,自然...
2023-02-09 標(biāo)簽:cnn自然語言處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.1k 0
存內(nèi)計算芯片研究進(jìn)展以及應(yīng)用-以基于Nor Flash的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化以及部署
經(jīng)過對動態(tài)閾值量化算法的實驗驗證,包括實驗平臺及相關(guān)設(shè)置、在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上對參數(shù)和激活層進(jìn)行的驗證以及對AlexNet、VGG16和ResNe...
2024-05-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存算一體 3.1k 0
bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別是什么
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...
2024-07-03 標(biāo)簽:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)神經(jīng)元 3k 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN架構(gòu)分析-LeNet
對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積有了粗淺的了解,關(guān)于CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),需要總結(jié)深入的知識有很多:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ANN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN-BP算...
2017-11-16 標(biāo)簽:cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3k 0
用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測臉部關(guān)鍵點(diǎn)的教程(一)
這是一個手把手教你學(xué)習(xí)深度學(xué)校的教程。一步一步,我們將要嘗試去解決Kaggle challenge中的臉部關(guān)鍵點(diǎn)的檢測問題。
2017-02-13 標(biāo)簽:CPUGPU卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3k 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理和應(yīng)用
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),主要用于圖像和視頻的識別、分類和預(yù)測,是計算...
2023-08-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)深度學(xué)習(xí) 3k 0
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系 深度學(xué)習(xí)發(fā)展史
從X1/X2/X3輸入到輸出的過程,定義了一個層次的概念,譬如上圖就包括四層,包含最左邊的輸入層,和最右邊的輸出層。
2020-09-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 3k 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn中池化層的主要作用
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一種重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自...
2024-07-02 標(biāo)簽:圖像識別深度學(xué)習(xí)cnn 3k 0
深度學(xué)習(xí)算法可以更精準(zhǔn)的識別出崩邊等生產(chǎn)隱患,即杜絕由于玻璃碎片導(dǎo)致的產(chǎn)線停機(jī),也杜絕識別錯誤帶來的誤報警,從而提升生產(chǎn)效率。
2022-09-15 標(biāo)簽:液晶面板計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 3k 0
基于caffe和Lasagne CNN分類器的FPGA上實現(xiàn)
近來卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的研究十分熱門。CNN發(fā)展的一個瓶頸就是它需要非常龐大的運(yùn)算量,在實時性上有一定問題。而FPGA具有靈活、可配置和適合高并行度...
2020-11-09 標(biāo)簽:fpgacpu卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.9k 0
設(shè)計一個U形高分辨率網(wǎng)絡(luò)(U-HRNet)
高分辨率和高級語義表示對于密集預(yù)測都至關(guān)重要。從經(jīng)驗上看,低分辨率特征地圖通常實現(xiàn)更強(qiáng)的語義表示,而高分辨率特征地圖一般可以更好地識別邊緣等局部特征,但...
2022-11-07 標(biāo)簽:FCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.9k 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、原理及特點(diǎn)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)算法,它在圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域有著...
2024-07-11 標(biāo)簽:圖像識別深度學(xué)習(xí)自然語言處理 2.8k 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)中的卷積操作是其核心組成部分,對于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)...
2024-07-04 標(biāo)簽:圖像識別自然語言處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.8k 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系
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...
2024-07-10 標(biāo)簽:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.7k 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高光譜圖像分類中的應(yīng)用綜述
目前,對于高光譜遙感圖像分類任務(wù),一種是采用傳統(tǒng)的方法,例如利用光譜特征的分類方法和數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征的分類方法,包括常用的 K 近鄰算法以及支持向量機(jī)(S...
柔性觸覺傳感陣列+深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)健康監(jiān)測和紋理識別
人類依靠皮膚真皮層中的感受器和與其相連的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)觸覺感知。這些感受器能夠檢測來自外部的各種物理刺激(如觸摸、壓力、溫度變化等),并通過神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)...
現(xiàn)有的基于計算機(jī)視覺的工業(yè)異常檢測技術(shù)包括基于特征的、基于重構(gòu)的和基于合成的技術(shù)。最近,擴(kuò)散模型因其強(qiáng)大的生成能力而聞名,因此本文作者希望通過擴(kuò)散模型將...
2024-01-08 標(biāo)簽:計算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.7k 0
圖像分割與目標(biāo)檢測是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的兩個重要任務(wù),它們在許多應(yīng)用場景中都發(fā)揮著關(guān)鍵作用。然而,盡管它們在某些方面有相似之處,但它們的目標(biāo)、方法和應(yīng)用場景...
2024-07-17 標(biāo)簽:圖像分割目標(biāo)檢測計算機(jī)視覺 2.7k 0
淺析4個計算機(jī)視覺領(lǐng)域常用遷移學(xué)習(xí)模型
使用SOTA的預(yù)訓(xùn)練模型來通過遷移學(xué)習(xí)解決現(xiàn)實的計算機(jī)視覺問題。
2023-04-23 標(biāo)簽:人工智能計算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 2.6k 0
如何估算深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)學(xué)習(xí)率(附代碼教程)
學(xué)習(xí)率(learning rate)是調(diào)整深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的超參數(shù)之一,本文作者Pavel Surmenok描述了一個簡單而有效的辦法來幫助你找尋合理...
2017-12-07 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.6k 0
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