在机器学习中,卷积神经网络是一种深度前馈人工神经网络,已成功地应用于图像识别。卷积神经网络,是一种前馈神经网络,人工神经元可以响应周围单元,可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。卷积神经网络包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络常应用于序列类的数据处理;二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别;三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。

DL4J实战之四:经典卷积实例(GPU版本)

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; 本篇概览 作为《DL4J实战》的第四篇,今天咱们不写代码,而是为今后的实战做些准备:在DL4J ... »

bolingcavalry

DL4J实战之三:经典卷积实例(LeNet-5)

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; 本篇概览 作为《DL4J》实战的第三篇,目标是在DL4J框架下创建经典的LeNet-5卷积神经 ... »

bolingcavalry

图像处理之基础---大话小波和卷积

一下有抄袭国外公开课嫌疑,我在网易公开课看过类似讲义曾经抛砖引玉议卷积。上文 《辐射、服碘、补盐、空袭和卷积》针对教学中难点,借用直观例子对卷积作了解释,初衷为抛砖引玉,结果是“抛斧引班”----抛出 »

pengkunfan

学习“用 深度卷积神经域 预测蛋白质二级结构”(1)

恢复内容开始 最近东大那边发布了研究生入学的通知,所以赶紧肝一版研究计划书出来发过去让教授帮我审一下(刚好最近加班多,肝衰竭。。。)啊啊啊啊啊啊,为什么实习事情能这么多,早知道呆在学校不出来了呜呜呜, »

MemoryOfStars

数字图像处理(一)之灰度转换和卷积python实现

使用Python实现数字图像处理中如下功能: 彩色图像转成灰度图像 实现图像的相关&卷积操作 实现图像的高斯核卷积 使用的库和python版本如下: imageio:2.9.0 用于读取磁盘中的图片文件 numpy:1.20.3 用于矩阵等操作 matplotlib:3.4.2 用于画图 pytho ... »

xiaohuiduan

什么是卷积?

对图像(不同的数据窗口数据)和滤波矩阵(一组固定的权重:因为每个神经元的多个权重固定,所以又可以看做一个恒定的滤波器filter)做内积(逐个元素相乘再求和)的操作就是所谓的『卷积』操作,也是卷积神经 »

julyedu

第3次作业:卷积神经网络

第3次作业:卷积神经网络 张大滨: 视频学习心得: 通过观看视频我了解了机器学习的三要素是模型、策略和算法,而神经网络在对输入进行变换的时候也可以对矩阵进行方向变换和尺度变化。而矩阵用保留奇异值来进行 »

zdrgxz

卷积神经网络学习

Part 1 视频学习心得及问题总结 通过对视频的学习,了解了卷积神经网络整体的内容和一些思想,卷积神经网络主要包括卷积,池化,激活函数,损失函数等部分,通过不同的卷积核对数据进行不同的提取,池化对提 »

2934583681

第二次作业:卷积神经网络 part 1

二、代码练习 1、MNIST 数据集分类 卷积神经网络(CNN) 深度卷积神经网络中,有如下特性 很多层: compositionality 卷积: locality + stationarity o »

fengmz

积性函数与卷积

不定期更新的说呢... 积性函数 积性函数的概念: 如果一个函数 $f(n)$ 在 $a,b$ 互质的情况下满足 $f(a b)=f(a) f(b)$, 则称其为积性函数 举例: $φ(n)$ —— »

Judge

CNN卷积神经网络新想法 - yjbjingcha

近期一直在看卷积神经网络,想改进改进弄出点新东西来。看了好多论文,写了一篇综述。对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识,和大家分享下。 事实上卷积神经网络并非一项新兴的算法。早在上世纪八十年代就已经被 »

yjbjingcha

CNN卷积神经网络学习笔记2

文章转载自:http://blog.csdn.net/celerychen2009/article/details/8973218 深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在 »

gujiangtaoFuture

第二次作业:卷积神经网络 part 1

这个周的学习重新复习了卷积神经网络,对其结构有了更深的理解。我觉得收获最大的是看代码和实际操作完成猫狗大战的过程中,了解到了很多知识,虽然懂得不多,总算是有进步!!加油!!学习效率不高,只完成了必做的 »

mujin-chuyang