完整卷积神经网络

马克 2023-01-13 00:05:06

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这几年深度学习快速发展，在图像识别、语音识别、物体识别等各种场景上取得了巨大的成功，例如AlphaGo击败世界围棋冠军，iPhone X内置了人脸识别解锁功能等等，很多AI产品在世界上引起了很大的轰动。在这场深度学习革命中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是推动这一切爆发的主力，在目前人工智能的发展中有着非常重要的地位。【问题来了】那什么是卷积神经网络（CNN）呢？ 1、什么是神经网络？这里的神经网络，也指人工神经网络（Artificial..

通过以上代码，我们可以实现一个简单的卷积神经网络，并使用MNIST测试集对其进行训练和评估。当然，我们可以根据具体需求对卷积神经网络进行更改和优化。卷积神经网络是一种深度学习模型，用于处理图像、语音等大型数据。在本文中，我们将使用Python实现卷积神经网络，并提供完整的源代码作为参考。接下来，我们定义卷积神经网络模型。Python实现卷积神经网络——附完整源码。

1、cnn卷积神经网络的概念 卷积神经网络（CNN），这是深度学习算法应用最成功的领域之一，卷积神经网络包括一维卷积神经网络，二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络主要用于序列类的数据处理，二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别，三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。 2、卷积神经网络结构 卷积神经网络通常包含以下几层：卷积层：卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层

本文主要讲卷积神经网络，卷积神经网络的优点是什么呢？可以并行与全连接网络相比，能更好的捕捉局部的空间信息，随着层数的增加，在输入上的感受野会增大与全连接网络相比，参数量更少。一 卷积神经网络基础本节以二维卷积为例，二维卷积常用于处理图像数据。互相关运算与卷积运算二 leNet 卷积神经网络就是含卷积层的网络。 LeNet交替使用卷积层和最大池化层后接全连接层来进行图...

海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、Dropout等AlexNet之后，深度学习便一发不可收拾，分类准确率每年都被刷榜，下图展示了模型的变化情况，随着模型的变深，Top-5的错误率也越来越低，目前已经降低到了3.5%左右，同样的ImageNet数据集，人眼的辨识错误率大概为5.1%，也就是深度学习的识别能力已经超过了人类。

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