卷积神经网络图像识别

两元钱 2021-04-09 11:14:16

使用matlab利用卷积神经网络对绝缘子憎水性识别

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卷积神经网络图像识别python代码

神经网络实现人脸识别的MATLAB代码，有图像文件

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，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。但是，在一个常规的神经网络中，每个像素都被连接到了单独的神经元。

文章目录卷积神经网络意义案例演示数据准备卷积层、池化层全连接层计算损失值初始化optimizer指定迭代次数，并在session执行graph完整代码如下卷积神经网络意义对于MNIST数据集来说，采用逻辑回归对数据进行辨别似乎已经达到极限，无法通过细枝末节的修补对其准确度做出更进一步的提高，因此本章开始放弃原有模型而采用全新的卷积神经网络对数据进行处理。对于任意一个卷积网络来说，几个必不可少的部分...

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，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。

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