卷积神经网络CNN

王而川 2023-01-12 23:40:28

课程名称	适应人群
卷积神经网络CNN	深度学习入门

讲解CNN基本结构，卷积运算和池化运算

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何宗激 2020-09-02

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不值，骗子，真想看cnn训练具体，结果第三节是总结！！！

《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CNN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特点功能及其缺陷卷积神经网络（CNN）中的模块及其功能作用CNN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中的局部连接卷积神经网络中的权值共享卷积神经网络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（CNN）中的模块及其功能作用 CNN的目的 CNN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

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系

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基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用及详解一、卷积神经网络CNN定义 卷积神经网络（CNN，有时被称为 ConvNet）是很吸引人的。在短时间内，它们变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成。二、卷积神经网络的原理 ...

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