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卷积神经网络原理详解
卷积神经网络原理详解
卷积神经网络
cnn原理
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2018-06-07
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本ppt详细介绍了卷积神经网络的起源背景、算法原理、算法的执行过程、以及CNN的应用场景
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基于深度学习中的卷积神经网络进行详细描述，更加系统的学习
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详细介绍卷积神经网络的结构原理，并且根据一个详细的例子来说明CNN网络如何应用
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一份ppt介绍传统神经网络和卷积神经网络的区别和原理。并提供了代码实现
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卷积递归神经网络 该软件实现了卷积递归神经网络（CRNN），它结合了CNN，RNN和CTC损失，可用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。 有关详细信息，请参阅我们的论文 。 更新2017年3月14日，一个Docker文件已添加到项目中。 感谢 。 UPDATE 2017年5月1日一PyTorch已作出 。 更新2017年6月19日对于端到端文本检测器+识别器，请通过签出 。
解析卷积神经网络-魏秀参 ，CNN的详解。
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解析卷积神经网络-魏秀参 ，CNN的详解。 深入解析CNN的原理和应用，值得一看。
深入理解卷积神经网络
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以丰富的图文介绍卷积神经网络的原理，给予直觉以让阅读者能更清晰地理解卷积神经网络
解析卷积神经网络
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Input layer, hidden layer(series), output layer neurons have learnable weights and biases.. each neuron is fully connected to all neurons in the previous layer, neurons in a single layer function comp
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解析深度学习-卷积神经网络原理-书
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本书从实用角度着重解析了深度学习中的一类神经网络模型——卷积神经网络，向读者剖析了卷积神经网络的基本部件与工作机理，更重要的是系统性的介绍了深度卷积神经网络在实践应用方面的细节配置与工程经验。笔者希望本书“小而精”，避免像某些国外相关书籍一样浅尝辄止的“大而空”。
卷积神经网络jupyter notebook详解，代码+图示
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卷积神经网络（CNN）代码+图示详解，注解详细，深度解析CNN原理，手写数字识别代码+数据---------
CNN的bp算法
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50行代码实现cnn的bp算法，短小简洁，实测可用，特别适合了解bp算法原理
CNN算法流程详解说明
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这个ppt是对论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》的流程解析，分析了论文里面的重要贡献，对于学习这个网络很有帮助
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李宏毅关于CNN卷积神经网络的一些理论知识讲解，适于深度学习入门者。
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非常直观的讲述了CNN的工作原理，来自brohrer@Microsoft.com
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对于卷积神经网络（CNN）而言，相信很多读者并不陌生，该网络近年来在大多数领域都表现优异，尤其是在计算机视觉领域中。但是很多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱搭建卷积神经网络模型，并不清楚其中具体的原理。本文将简单介绍卷积神经网络（CNN），方便读者大体上了解其基本原理及实现过程，便于后续工作中的实际应用。本文将按以下顺序展开：1.了解卷积操作2.了解神经网络3.数据预处理4.了解CNN5.
卷积神经网络最新讲解精华版.pdf
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卷积神经网络讲解，非常实用，快速入门，最新研究方向
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
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