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加權(quán)求和是一種非常重要的運算，可以整合局部數(shù)字特征進而是提取局部信息的重要手段。這種加權(quán)求和的形式被稱作卷積或者濾波，對于兩個信號 f ( x 文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-609787.html
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文章代碼來源：《deep learning on keras》，非常好的一本書，大家如果英語好，推薦直接閱讀該書，如果時間不夠，可以看看此系列文章。 在這一章，我們會學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種在計算機視覺中常用的深度學(xué)習(xí)模型，你將會學(xué)著將它們運用到分類問題中。 我們首先會介紹卷
? CV領(lǐng)域發(fā)展 CV領(lǐng)域是計算機視覺（Computer Vision）領(lǐng)域的簡稱。 計算機視覺是指利用計算機模擬人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計算機具有類似于人類在觀察外界的視覺、圖像的能力，包括圖像處理、圖像分析、圖像理解等。 計算機視覺領(lǐng)域發(fā)展有以下特點： 視覺系統(tǒng)的出現(xiàn)和不
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，主要用于 圖像識別 、 計算機視覺 等領(lǐng)域。該結(jié)構(gòu)在處理圖像等高維數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，因為它具有共享權(quán)重和局部感知的特點，一方面減少了權(quán)值的數(shù)量使得網(wǎng)絡(luò)易于優(yōu)化，另一方面降低了模型的復(fù)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network， CNN )。 CNN 被用于圖像識別、語音識別等各種場合，在圖像識別的比賽中，基于深度學(xué)習(xí)的方法幾乎都以 CNN 為基礎(chǔ)。 首先，來看一下 CNN 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，了解 CNN 的大致框架。CNN 和之前介紹的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣，可以像樂高積木一樣通過組裝層
本章內(nèi)容來自B站： AlexNet深度學(xué)習(xí)圖像分類算法 5.池化層 6.全連接層 7.網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 8.Relu激活函數(shù) sigmoid和tanh會產(chǎn)生梯度消失或者爆炸的問題 手寫數(shù)字識別 雙GPU上 5.過擬合-dropout 6.性能 1.三位大師 2.論文詳細內(nèi)容
手寫二維卷積的實現(xiàn)，并在至少一個數(shù)據(jù)集上進行實驗，從訓(xùn)練時間、預(yù)測精度、Loss變化等角度分析實驗結(jié)果（最好使用圖表展示） 使用torch.nn實現(xiàn)二維卷積，并在至少一個數(shù)據(jù)集上進行實驗，從訓(xùn)練時間、預(yù)測精度、Loss變化等角度分析實驗結(jié)果（最好使用圖表展示） 不同
傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí)不適用情況：跨域（股票預(yù)測問題），舊歷史數(shù)據(jù)的規(guī)律不適合新數(shù)據(jù)的規(guī)律 矩陣計算： 輸入數(shù)據(jù)x[32×32×3]=3072個像素點，展開成一列， 目的：做一個10分類，10組權(quán)重參數(shù)，得到10個值，屬于各個類別的概率 偏置項b,10個值 權(quán)重參數(shù)W得到：先隨機，
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學(xué)習(xí)中常用于處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它在計算機視覺領(lǐng)域廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像生成等任務(wù)。 CNN 的核心思想是通過利用局部感知和參數(shù)共享來捕捉輸入數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)信息。相比于傳統(tǒng)
卷積是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基本操作，對于圖像的特征提取有著關(guān)鍵的作用，本文首先介紹卷積的基本原理與作用，然后通過編寫程序?qū)崿F(xiàn)卷積操作，并展示了均值、高斯與sobel等幾種經(jīng)典卷積核的卷積效果，接著調(diào)用MindSpore中的卷積算子Conv2d來實現(xiàn)卷積操作，最后介紹了Mind
在CNN沒有出現(xiàn)前，圖像對人工智能來說非常難處理。 主要原因： 圖像要處理的數(shù)據(jù)量太大了。圖像由像素組成，每個像素又由不同顏色組成，一張1000×1000彩色RGB圖像需要的參數(shù)是1000×1000×3，需要三百萬參數(shù)左右，普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會全用全連接方法來學(xué)習(xí)整幅圖像上的特征，處
