基于并行卷积神经网络的X线图像成像部位识别.pdf下载

weixin_39820535 2021-10-07 11:05:55

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图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总] 翻译pdf文件下载：[下载地址] 此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[GoogLeNet纯中文版] Going Deeper with Convolutions 走向更深的卷积神经网络 Christian Szegedy Google Inc. （谷歌） Wei Liu University of North Carolina, Chapel Hill （北卡罗来纳大学教

本文提出一种基于CUDA平台的深度卷积神经网络（DCNN）图像分类方法，利用TensorFlow和CIFAR-10数据集进行实验。通过GPU并行计算提升训练效率，优化卷积、池化与全连接层的实现，显著提高分类准确率。研究结果表明，该方法在减少训练时间的同时实现了更高的分类性能。

一.一些基本常识和原理 [什么叫神经网络?] 人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

英文论文链接：http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf 翻译：卜居转载请注明出处：http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/47450159 【0. 摘要】 CNN已经广泛用于图像识别，因为它能模仿生物视觉神经的行为获得很高识别准确率。最近，基于深度学习算法

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