卷积神经网络介绍和实战

zhuzihousheng 2023-01-13 03:21:49

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人工智能，CNN（深度学习之卷积神经网络）的教学版PPT，讲解的很到位，非常具体，希望对各位有所帮助

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常用的几种卷积神经网络介绍标签（空格分隔）：深度学习这是一篇基础理论的博客，基本手法是抄、删、改、查，毕竟介绍这几个基础网络的博文也挺多的，就算是自己的一个笔记吧，以后忘了多看看。主要是想介绍下常用的几种卷积神经网络。卷积神经网络最初为解决图像识别问题而提出，目前广泛应用于图像，视频，音频和文本数据，可以当做深度学习的代名词。目前图像分类中的ResNet, 目标检测领域占统治地位的Faster R

深入解析卷积神经网络（CNN）的实际应用，全面整理并梳理了CNN的关键知识点。从基础概念到实战技巧，加速理解与实战，并解决实际问题。

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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