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加权求和是一种非常重要的运算，可以整合局部数字特征进而是提取局部信息的重要手段。这种加权求和的形式被称作卷积或者滤波，对于两个信号 f ( x 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-609787.html
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文章代码来源：《deep learning on keras》，非常好的一本书，大家如果英语好，推荐直接阅读该书，如果时间不够，可以看看此系列文章。 在这一章，我们会学习卷积神经网络，一种在计算机视觉中常用的深度学习模型，你将会学着将它们运用到分类问题中。 我们首先会介绍卷
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习神经网络结构，主要用于 图像识别 、 计算机视觉 等领域。该结构在处理图像等高维数据时表现出色，因为它具有共享权重和局部感知的特点，一方面减少了权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了模型的复
CV领域发展 CV领域是计算机视觉（Computer Vision）领域的简称。 计算机视觉是指利用计算机模拟人类视觉系统的科学，让计算机具有类似于人类在观察外界的视觉、图像的能力，包括图像处理、图像分析、图像理解等。 计算机视觉领域发展有以下特点： 视觉系统的出现和不
卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN )。 CNN 被用于图像识别、语音识别等各种场合，在图像识别的比赛中，基于深度学习的方法几乎都以 CNN 为基础。 首先，来看一下 CNN 的网络结构，了解 CNN 的大致框架。CNN 和之前介绍的神经网络一样，可以像乐高积木一样通过组装层
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习中常用于处理具有网格结构数据的神经网络模型。它在计算机视觉领域广泛应用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。 CNN 的核心思想是通过利用局部感知和参数共享来捕捉输入数据的空间结构信息。相比于传统
在CNN没有出现前，图像对人工智能来说非常难处理。 主要原因： 图像要处理的数据量太大了。图像由像素组成，每个像素又由不同颜色组成，一张1000×1000彩色RGB图像需要的参数是1000×1000×3，需要三百万参数左右，普通神经网络会全用全连接方法来学习整幅图像上的特征，处
手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 不同
卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果，接着调用MindSpore中的卷积算子Conv2d来实现卷积操作，最后介绍了Mind
本章内容来自B站： AlexNet深度学习图像分类算法 5.池化层 6.全连接层 7.网络架构 8.Relu激活函数 sigmoid和tanh会产生梯度消失或者爆炸的问题 手写数字识别 双GPU上 5.过拟合-dropout 6.性能 1.三位大师 2.论文详细内容
传统神经网络 深度学习不适用情况：跨域（股票预测问题），旧历史数据的规律不适合新数据的规律 矩阵计算： 输入数据x[32×32×3]=3072个像素点，展开成一列， 目的：做一个10分类，10组权重参数，得到10个值，属于各个类别的概率 偏置项b,10个值 权重参数W得到：先随机，
