深度学习之卷积神经网络CNN以及python案例图片中文本的识别

王而川 2023-01-12 23:39:58

课程名称	适应人群
深度学习之卷积神经网络CNN以及python案例图片中文本的识别	初步学习深度学习

卷积神经网络是深度学习技术中极具代表的网络结构之一，在图像处理领域取得了很大的成功。本课程将会讲解：CNN、卷基层、卷积计算、池化层、池化、全连接等概念。重点讲解如何进行卷积计算？如何进行池化计算？CNN如何训练以及优缺点？什么全连接和激励层？后python图片文本识别的案例。

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qq_33656907 2019-05-24

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点击课件下载，下载下来的都不是课件！！！！！！

qq_33656907 2019-05-23

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讲的一点都不好，语言表达不流畅，一看就不是特明白的人讲的，一点都不形象和易理解，讲解也不透彻，实用性低

qq_33656907 2019-05-23

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讲的一点都不好，语言表达不流畅，一看就不是特明白的人讲的，一点都不形象和易理解，讲解也不透彻，实用性低

haoshenwudii 2019-04-06

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所以代码怎么下载啊？？？？？？课件里面的网站都打不开啊

haoshenwudii 2019-04-06

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所以代码怎么下载啊？？？？？？课件里面的网站都打不开啊

qq_37976932 2019-03-24

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老师这个代码怎么下载了

qq_37976932 2019-03-24

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老师这个代码怎么下载了

王而川 2018-01-14

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最后案例课程，预计1月15号审核通过

王而川 2018-01-14

@王而川人脸识别的源码和讲解PPT已经上传。有问题的可以加836730487Q咨询

《DeepSeek从入门到精通》是一本全面贯通深度学习理论与实践的指南型著作，旨在帮助读者从零基础逐步成长为具备工程化能力的开发者。全书以“基础搭建—技术进阶—应用落地—前沿探索”为主线，将复杂的知识体系拆解为层层递进的学习路径，同时强调理论与实践的高度融合，通过大量代码实例和行业案例降低学习门槛。全书开篇从深度学习的数学基础与编程工具切入，系统梳理线性代数、概率统计等核心数学概念，并结合Python、PyTorch等工具快速构建实践能力。随后围绕神经网络展开，详细解析全连接网络、卷积网络（CNN）、循环网络（RNN）以及注意力机制等经典模型的设计原理，通过手写数字识别、图像分类等案例演示数据预处理、模型训练与调优的全流程。在进阶部分，深入探讨梯度消失、过拟合等常见问题的解决方案，对比不同优化算法的适用场景，并剖析ResNet、Transformer、GAN等现代模型的创新逻辑，结合生成式AI与强化学习的实战场景，展现深度学习在图像生成、游戏决策等领域的潜力。为弥合学术研究与产业应用的鸿沟，书中重点剖析了工程化落地的关键技术链。从数据标注、特征工程到模型压缩与部署，详细讲解如何

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深度学习基于卷积神经网络CNN的猫狗图像识别和图像分类(支持VGG16，googlenet, resnet, inception, mobilenet)

CNN卷积神经网络案例程序源代码合集matlab/Python等 1、深入理解CNN（包括CNN的过程显示和前向后向推倒，以及CNN的应用举例。） 2、kerasttensorflowCNN(CNN_python程序集.rar) 3、CNN-Tensorflow交通标志识别 4、CNN手写识别deao（采用了MatConvNet工具箱，matlab2015以下版本有可能出错） 5、CNN（natlab源程序）（手写数字识别matlab程序，包含详细的讲解） 6、GA优化CNNpython 7、can经典ma

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