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卷积神经网络

2017-10-25 1083

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简介： 一、概述　两种神经网络：全连接神经网络卷积神经网络（局部连接，相对于全连接而言）　　　　　　全连接神经网络　　　　weight太多了，导致计算量太大　　pooling（池化）：特征聚集、降维（降低维度）、光滑　　　　目的：　　　　　　降低输出规模　　　...

一、概述

　两种神经网络：

- 全连接神经网络
- 卷积神经网络（局部连接，相对于全连接而言）

　全连接神经网络

　　　　weight太多了，导致计算量太大

　　pooling（池化）：特征聚集、降维（降低维度）、光滑

　　　　目的：

　　　　　　降低输出规模
　　　　　　增加可解释性
　　　　　　避免丢失更多数据

二、卷积网络模型

三、案例分析

　　1、LeNet

　　2、AlexNet

　　3、GoogleNet：

文章标签：

机器学习/深度学习

关键词：

卷积网络

卷积神经网络

天色渐晚

YOLO创新改进大师

24天前

机器学习/深度学习计算机视觉异构计算

【YOLOv8改进 - Backbone主干】ShuffleNet V2：卷积神经网络（CNN）架构

YOLO创新改进大师

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子午s

17天前

机器学习/深度学习人工智能算法

【眼疾病识别】图像识别+深度学习技术+人工智能+卷积神经网络算法+计算机课设+Python+TensorFlow

眼疾识别系统，使用Python作为主要编程语言进行开发，基于深度学习等技术使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对眼疾图片4种数据集进行训练（'白内障', '糖尿病性视网膜病变', '青光眼', '正常'），最终得到一个识别精确度较高的模型。然后使用Django框架开发Web网页端可视化操作界面，实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。

子午s

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【眼疾病识别】图像识别+深度学习技术+人工智能+卷积神经网络算法+计算机课设+Python+TensorFlow

holiofox

2天前

机器学习/深度学习人工智能自然语言处理

卷积神经网络（CNN）：视觉识别的革命先锋

卷积神经网络（CNN）作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，在计算机视觉中发挥着核心作用。CNN的发展历程展现了从生物学灵感到技术创新的转变，历经LeNet-5至AlexNet、VGGNet、ResNet等里程碑式的进步。其独特结构包括卷积层、池化层及全连接层，能够层层递进地提取特征并作出决策。CNN不仅在图像分类、目标检测等领域表现卓越，还在人脸识别、医学影像分析等方面展现出巨大潜力。尽管存在局限性，如对序列数据处理能力有限及解释性问题，但通过引入注意力机制、自监督学习等方法，CNN将持续演进，引领人工智能技术走向更加精彩的未来。

holiofox

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天下无贼001

16天前

机器学习/深度学习人工智能算法框架/工具

深入理解深度学习中的卷积神经网络

【8月更文挑战第4天】本文旨在探索卷积神经网络（CNN）的奥秘，从其基本构成到在图像识别领域的应用。我们将通过Python代码示例，展示如何构建一个简单的CNN模型，并讨论其在处理实际问题时的效能。文章末尾将提出一个思考性问题，激发读者对深度学习未来方向的想象。

天下无贼001

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shuj

19天前

机器学习/深度学习数据采集算法框架/工具

深度学习中的模型优化：以卷积神经网络为例

【7月更文挑战第31天】在深度学习的海洋中，卷积神经网络（CNN）如同一艘强大的航船，承载着图像识别与处理的重要任务。本文将扬帆起航，深入探讨如何通过各种技术手段优化CNN的性能，从数据预处理到模型正则化，再到超参数调整，我们将一一解析这些策略如何提升CNN的效率和准确度。文章还将通过实际代码示例，展示如何在Keras框架中应用这些技术，确保理论与实践的结合，为读者提供一套完整的优化工具箱。

shuj

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米果粒

24天前

机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具

利用Keras实现一个双层的卷积神经网络

【7月更文挑战第27天】利用Keras实现一个双层的卷积神经网络。

米果粒

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YOLO创新改进大师

24天前

机器学习/深度学习计算机视觉

【YOLOv8改进 - 注意力机制】c2f结合CBAM：针对卷积神经网络（CNN）设计的新型注意力机制

YOLO创新改进大师

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Noctiss

6天前

机器学习/深度学习自然语言处理算法

基于卷积神经网络（CNN）的垃圾邮件过滤方法

传统的垃圾邮件过滤手段如规则匹配常因垃圾邮件的多变而失效。基于深度学习的方法，特别是卷积神经网络（CNN），能自动学习邮件中的复杂特征，有效识别垃圾邮件的新形态。CNN通过特征学习、处理复杂结构、良好的泛化能力和适应性，以及高效处理大数据的能力，显著提升了过滤精度。在文本分类任务中，CNN通过卷积层提取局部特征，池化层减少维度，全连接层进行分类，特别适合捕捉文本的局部模式和顺序信息，从而构建高效的垃圾邮件过滤系统。

Noctiss

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简简单单做算法

14天前

机器学习/深度学习算法数据安全/隐私保护

基于CNN卷积神经网络的MPSK调制识别matlab仿真

本项目展示一种基于CNN的MPSK调制识别算法，可在Matlab 2022a上运行。该算法能自动区分BPSK、QPSK及8PSK信号，利用卷积层捕捉相位特征并通过全连接层分类。训练过程涉及调整网络权重以最小化预测误差，最终实现对未知信号的有效识别。附带完整代码与说明视频。

简简单单做算法

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shuj

19天前

机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具

深入理解深度学习中的卷积神经网络

【7月更文挑战第31天】本文将深入探讨深度学习领域中的卷积神经网络（CNN），包括其工作原理、关键组件以及在图像识别中的应用。我们将通过Python代码示例，展示如何实现一个简单的CNN模型，并解释其背后的数学原理。无论你是初学者还是有一定基础的学习者，这篇文章都将帮助你更好地理解和应用CNN。

shuj

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卷积神经网络

一、概述

二、卷积网络模型

三、案例分析

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