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最全卷积神经网络CNN(初学者入门共83页,良心整理
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最全卷积神经网络CNN(初学者入门共83页,良心整理
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经典卷积神经网络模型-合集(AlexNet,VGG16Net,GoogLeNet,ResNet18).zip
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这是一个合集——经典卷积神经网络模型,包含AlexNet,VGG16Net,GoogLeNet,ResNet18等四个主要的经典卷积神经网络的code,也包含注释。所有模型均已调试通过,且已经记录博客。跑的时候,建议使用GPU来跑,否则耗时应当会很多!!!
卷积神经网络.pdf
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卷积神经网络(高清版,详细介绍卷积神经网络原理,可编辑内容
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传统的目标检测任务主要通过人工提取特征模型建立,常用的特征包括:HOG、SIFT、Haar等,特征提取模型之后进行支持向量机或者Adaboost的分类任务,进而得到我们所关注的目标结果。由于特征模型的局限性,我们引入卷积特征,也就是经过卷积神经网络得到的特征信息,包括浅层信息和深层信息,浅层信息指的是:前级的卷积层得到的特征图,感受野更加关注的是图像细节纹理等特征。深层信息包括:后级的卷积层卷积得
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卷积神经网络CNN从入门到精通
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卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法,在很多应用上表现出卓越的效果,[1]中对比多重算法在文档字符识别的效果,结论是CNN优于其他所有的算法。CNN在手写体识别取得最好的效果,[2]将CNN应用在基于人脸的性别识别,效果也非常不错。前段时间我用BP神经网络对手机拍照图片的数字进行识别,效果还算不错,接近98%,但在汉字识别上表现不佳,于是想试试卷积神经网络。
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卷积神经网络cnn
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用于图像分类的源代码,深度学习的应用,cnn卷积神经网络的使用,可以自己更换数据集或者调优,适合初学者使用
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完整的CNN卷积神经网络,可用于图像等领域,有很好的指导。
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CNN的入门学习资源,浅显易懂。
CNN基础入门
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2019-02-15
不值这分,都是拼凑的
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