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卷积神经网络(CNN)简介
博观风向标
2023-01-12 23:10:04
课时名称
课时知识点
卷积神经网络(CNN)简介
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CNN
卷积神经网络
应用于人脸识别(带详细流程+代码实现)
《DeepLearning tutorial(5)
CNN
卷积神经网络
应用于人脸识别(详细流程+代码实现)》这篇文章的代码,将
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用于人脸识别,整个实现流程请见:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187
卷积神经网络
CNN
简介
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基础 基于
卷积神经网络
的深度学习技术可以实现对图像的高准确率识别。
卷积神经网络
主要应用于计算机视觉相关任务,但它能处理的任务并不局限于图像,其实语音识别也是可以使用
卷积神经网络
。 将使用MNIST手写数字、cifar10图像数据以及猫狗图像识别数据来进行举例说明。 当计算机看到一张图像(输入一张图像)时,它看到的是一大堆像素值。当我们人类对图像进行分类时,这些数字毫无用处,可它们却是计算机可获得的唯一输入。 现在的问题是:当你提供给计算机这一组数据后,它将输出描述该图像属于某一特定分类的概率的数字(比
卷积神经网络
(
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)详细介绍及其原理详解
本文总结了关于
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),非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容!
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概揽Layers used to build ConvNets 卷积层Convolutional layer池化层Pooling Layer全连接层Fully-connected layer
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特点功能及其缺陷
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(
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)中的模块及其功能作用
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的目的特征卷积与特征提取卷积的特点:局部感知、参数共享、多核Down-Pooling多层卷积池化激活函数的意义LRN的催化与抑制Dropout的作用
卷积神经网络
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的平移不变性卷积的缺陷坐标建模的任务上(如目标检测、图像生成等)的缺陷
卷积神经网络
(
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)中的模块及其功能作用
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的目的
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的目的是以一定的模型对事物进行特征提取,而后根据特征对该事物进行分类、识别、预测或决策
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