深度学习500问——Chapter05： 卷积神经网络（CNN）（4）
5.18 卷积神经网络凸显共性的方法 5.18.1 局部连接 我们首先了解一个概念，感受野，即每个神经元仅与输入神经元相连接的一块区域。在图像卷积操作中，神经元在空间维度上是局部连接的，但在深度上是全连接。局部连接的思想，是受启发于身生物学里的视觉系统结构，视觉皮层的神经元就是仅用局部接受信息。对于...
深度学习500问——Chapter05： 卷积神经网络（CNN）（3）
5.14 理解转置卷积与棋盘效应 5.14.1 标准卷积 在理解转置卷积之前，需要先理解标准卷积的运算方式。 首先给出一个输入输出结果。 那是怎样计算的呢？ 卷积的时候需要对卷积核进...
卷积神经网络（CNN）的数学原理解析
前言 本篇主要分享卷积神经网络（CNN）的数学原理解析，会让你加深理解神经网络如何工作于CNNs。出于建议，这篇文章将包含相当复杂的数学方程，如果你不习惯线性代数喝微分也没事，目的不是记住这些公式，而是对下面发生的事情有一个直观的认识。 可视化和注释的完整源码： GitHub：https://git...
深度学习500问——Chapter05： 卷积神经网络（CNN）（2）
5.6 有哪些池化方法 池化操作通常也叫做子采样（Subsampling）或降采样（Downsampling），在构建卷积神经网络时，往往会用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。池化操作可以降低图像维度的原因，本质上是因为图像具有一种“静态性...
卷积神经网络（CNN）——基础知识整理
1、卷积神经网络 既然叫卷积神经网络，这里面首先是卷积，然后是神经网络，是二者的一个结合，卷积这个概念实际上来自信号处理领域，一般是对2个信号进行卷积运算，见下图： ...
深度学习500问——Chapter05： 卷积神经网络（CNN）（1）
卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构，被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域，因为图像数据具有显著的局部与整体关系，其在图像识别领域的应用获得了巨大的成功。 5.1 卷积神经网络的组成层 以图像分类任务为例，在表5.1所示卷积神经网络中，一般包含5种类型的网络层次结构：...
使用Python实现卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于计算机视觉任务的深度学习模型。本教程将介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的卷积神经网络，用于图像分类任务。 什么是卷积神经网络（CNN）？ 卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格状拓扑...
【AI 初识】什么是卷积神经网络 （CNN）？
探索卷积神经网络（CNN） 引言 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，具有重要的理论和实际应用价值。作为一个具备AI前沿科学研究的工程师，深入了解CNN的概念、原理和应用，对于提高模型的性能和应用效果具有重要意义...
深度学习中的卷积神经网络（CNN）详解
一、引言 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其中的重要分支，已经在多个领域取得了显著的成果。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）作为深度学习中的一种重要模型，因其独特的结构和优异的性能，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域...
【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...
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