【Python机器学习专栏】卷积神经网络（CNN）的原理与应用
在深度学习的众多架构中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）因其在图像识别、视频分析和自然语言处理等领域的卓越表现而广受关注。CNN能够有效地处理具有空间关系的数据，如图像中的像素和时间序列数据。本文将探讨CNN的基本原理、结构组成以及如何利用Pyth...
TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）
开发多层感知器模型 多层感知器模型（简称MLP）是标准的全连接神经网络模型。 它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。 通过一个或多个密集层创建MLP 。此模型适用于表格数据，即表格或电子表格中的数据，每个变量一列，每个变量一行。您可能需要使用M...
【视频】少样本图像分类？迁移学习、自监督学习理论和R语言CNN深度学习卷积神经网络实例
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30793 您想构建一个没有太多训练数据的机器学习模型吗？众所周知，机器学习需要大量数据，而收集和注释数据需要时间且成本高昂（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 本文介绍了一些在没有太多数据或标记数据的情况下进行图像分类的方法。我将介绍迁移学习...
揭秘卷积神经网络 (CNN)：深度学习的视觉巨匠
在人工智能的浪潮中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）已经成为图像识别和处理领域的核心技术。从简单的手写数字识别到复杂的自动驾驶汽车系统，CNN的强大能力无处不在。本文将深入探讨CNN的奥秘，从基本概念到高级应用，带你全面了解这位深度学习的视觉巨匠。...
数据分享|Python卷积神经网络CNN身份识别图像处理在疫情防控下口罩识别、人脸识别
全文链接：http://tecdat.cn/?p=28031 作者：Yuling Zhang 我们运用Python 3.8.1版本，爬取网络数据，基于卷积神经网络（CNN）的图像处理原理，搭建口罩识别技术训练集，构建人脸识别系统，最终建立高校师生行踪查询管理系统。 数据来源及环境准备 ....
PYTHON TENSORFLOW 2二维卷积神经网络CNN对图像物体识别混淆矩阵评估|数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26230 什么是CNN 本文演示了如何训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对图像（查看文末了解数据获取方式）进行分类。 Convolutional Neural Networks （ConvNets 或 CNNs）是一类神经网络，...
【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？[1秒]答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义，神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞，每个细胞都有称为树突的...
R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与结果评估可视化
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码。 设置 library(keras) ...
R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。 1 软件包的下载和安装 在这个例子的笔记本中，需要keras R包。由于它有许多需要下载和安装的依赖包，因此需要几分钟的时间才能完成。请耐心等待!...
matlab使用贝叶斯优化的深度学习：卷积神经网络CNN
此示例说明如何将贝叶斯优化应用于深度学习，以及如何为卷积神经网络找到最佳网络超参数和训练选项。 要训练深度神经网络，必须指定神经网络架构以及训练算法的选项。选择和调整这些超参数可能很困难并且需要时间。贝叶斯优化是一种非常适合用于优化分类和回归模型的超参数的算法。 准备数据 下载CIFA...
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