深度学习-卷积神经网络-AlexNET

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  深度学习03-卷积神经网络(CNN)

  CNN，即卷积神经网络（Convolutional Neural Network），是一种常用于图像和视频处理的深度学习模型。与传统神经网络相比，CNN 有着更好的处理图像和序列数据的能力，因为它能够自动学习图像中的特征，并提取出最有用的信息。 CNN 的一个核心特点是卷积操作，它可以在图像上进

  2024年02月05日

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  深度学习1.卷积神经网络-CNN

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  2024年02月11日

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  深度卷积神经网络（AlexNet）

   🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝​ 📣系列专栏 - 机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】  深度学习【DL】 ​  🖍foreword ✔说

  2023年04月25日

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  深度学习入门（三）：卷积神经网络（CNN）

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  2024年02月11日

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  深度学习入门教学——卷积神经网络CNN

  1、应用领域 检测任务 分类与检索 超分辨率重构 2、卷积网络与传统网咯的区别 传统神经网络和卷积神经网络都是用来 提取特征 的。 神经网络： 可以将其看作是一个二维的。 卷积神经网络： 可以将其看作是一个三维的。  3、整体框架 该层主要是对原始图像数据进行预处

  2024年02月10日

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  【深度学习】最强算法之：卷积神经网络（CNN）

  小屌丝 ：鱼哥， 看下这个流程图，我没看明白 小鱼 ：啥流程图。 小屌丝 ：你看，就是这个。 小鱼 ：嗯，不错，不错。 小屌丝 ：能不能给我讲一讲这个？ 小鱼 ：你要了解CNN ？ 小屌丝 ：CNN 是？ 小鱼 ：…你这… 深度学习知道吗？ 小屌丝 ：知道啊 小鱼 ：你都知道深度

  2024年04月09日

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  【深度学习_TensorFlow】卷积神经网络（CNN）

  这篇文章的行文思路如下： 先根据视频了解卷积和卷积神经网络的整体框架 接着了解卷积神经网络构建过程中的一些重要操作，包括内积、填充、池化。 然后介绍卷积层如何实现。 最后用卷积神经网络的开山之作（LeNet-5）来进行上手练习。 最近学习信号与系统的时候，了

  2024年02月07日

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  学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇

  学习时间：2022.04.10~2022.04.12 CNN（Convolutional Neural Networks, ConvNets, 卷积神经网络）是神经网络的一种，是理解图像内容的最佳学习算法之一，并且在图像分割、分类、检测和检索相关任务中表现出色。 3.1.1 什么是CNN？ CNN是一种带有卷积结构的前馈神经网络， 卷积结构 可以减少

  2024年02月03日

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  深度学习图像分类实战——pytorch搭建卷积神经网络(AlexNet, LeNet, ResNet50)进行场景图像分类（详细）

  目录 1  一、实验过程 1.1  实验目的 1.2  实验简介 1.3  数据集的介绍 1.4  一、LeNet5网络模型 1.5  二、AlexNet网络模型 1.6  三、ResNet50（残差网络）网络模型  二、实验代码 导入实验所需要的库  参数配置 数据预处理 重新DataSet 加载数据转为DataLoader函数 可视化一批训练

  2024年02月05日

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  深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战

  ​ 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是深度学习技术中最基础的网络结构，模拟人脑工作，具备强大的特征学习能力。CNN结构主要由两部分组成：特征提取部分和分类部分color{blue}{特征提取部分和分类部分}特征提取部分和分类部分。特征提取部分网络将执行一系列

  2024年01月21日

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