卷积神经网络;

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卷积神经网络;

: 卷积神经网络详解 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，它被广泛应用于图像识别和处理任务中。CNN的基本思想是模仿人类视觉系统的机制，通过网络的层级结构提取图像的特征，并通过学习这些特征来完成图像的分类和识别等任务。 ...
评级：0 浏览量：452 收藏量：0 资源大小：3.71MB 上传时间：2018-08-29

: tensorflow实现简单的卷积神经网络 1. 卷积神经网络出现的初衷是降低对图像的预处理，避免建立复杂的特征工程。因为卷积神经网络在训练的过程中，自己会提取特征。 2. 灵感来自于猫的视觉皮层研究，每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像，...
评级：0 浏览量：491 收藏量：0 资源大小：73KB 上传时间：2020-12-24

: 手动和torch.nn实现卷积神经网络、空洞卷积、残差神经网络 1. 二维卷积实验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）（只用循环几轮即可）。使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据...
评级：0 浏览量：121 收藏量：2 资源大小：2.31MB 上传时间：2024-08-13

: 卷积神经网络ppt 关于卷积神经网络的讲解，在计算机视觉里面，可以把卷积当做一个抽象的过程，就是把小区域内的信息统计抽象出来。Yann Lecun 运用一种叫做“卷积神经网络” （Convoluted Neural Networks）的技术，开发出商业软件...
评级：0 浏览量：395 收藏量：0 资源大小：2.27MB 上传时间：2018-04-11

: 深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述_卢宏涛.pdf 深度卷积神经网络（CNNs）是现代计算机视觉领域中的核心技术，其兴起和发展与大数据时代的来临密切相关。CNNs因其复杂的网络结构，具有更强的特征学习和表达能力，相较于传统机器学习方法，尤其在图像处理任务中展现...
评级：0 浏览量：1959 收藏量：2 资源大小：1.51MB 上传时间：2019-11-20

: 基于keras的卷积神经网络（CNN）本文以MNIST手写数字分类为例，讲解使用一维卷积和二维卷积实现 CNN 模型。关于 MNIST 数据集的说明，见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。实验中主要用到 Conv1D 层、Conv2D 层、MaxPooling1D 层和 MaxPooling2D...
评级：0 浏览量：2343 收藏量：1 资源大小：57KB 上传时间：2020-12-22

: 基于卷积神经网络的高压电缆局部放电模式识别提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的高压电缆PD模式识别方法，研究了不同网络层数、不同激活函数以及不同池化方式对识别效果的影响，并与传统的支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)算法进行了对比。结果表明，...
评级：0 浏览量：428 收藏量：1 资源大小：2.42MB 上传时间：2021-01-13

: 深度学习入门课程---卷积神经网络反向传播原理视频教程.mp4 深度学习入门课程---卷积神经网络反向传播原理视频教程，希望能够学习者提供帮助，实现对卷积神经网络反向传播原理基础知识的掌握与理解，为后续学习做好铺垫，实现卷积神经网络反向传播原理的灵活运用
评级：0 浏览量：349 收藏量：0 资源大小：21.05MB 上传时间：2020-02-07

: 基于卷积神经网络（CNN）的火焰识别探讨（一）环境描述操作系统：windows10 开发语言：python3.7.6 深度学习后端：tensorflow2.1.0 深度学习前端：keras（ts内嵌的keras）显卡：GTX1050TI（安装cuda）一、准备数据从百度或谷歌上搜火、火焰、...
评级：0 浏览量：1311 收藏量：4 资源大小：950KB 上传时间：2020-12-22

: 卷积神经网络研究综述_周飞燕.pdf 卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种深度学习模型，自1990年代初被提出以来，经过十余年的快速发展，已经成为人工智能领域的核心组成部分。CNN在特征提取和模型构建方面表现卓越，尤其擅长从...
评级：0 浏览量：273 收藏量：1 资源大小：3.36MB 上传时间：2019-11-21

: 基于卷积神经网络图像风格迁移系统的设计与实现（flask系统）本文基于Style Transfer算法，使用风格成本函数训练CNN，用卷积神经网络提取图像特征，依次提取内容图像的内容和风格图片的风格。因此，本文的主要工作就是实现Gatys等人提出的基于卷积神经网络（CNN）的图像风格...
评级：5 浏览量：1081 收藏量：14 资源大小：116.8MB 上传时间：2023-02-20

: 人工智能深度学习卷积神经网络入门通过学习卷积神经网络概述，为什么引入神经网络来做识别，判断，预测，训练模型，激活函数，sigmoid激活函数，导数和切线，sigmoid激活函数如何求导，链式法则，梯度，梯度下降法与delta法则，BP（back ...
评级：0 浏览量：285 收藏量：0 资源大小：2.99MB 上传时间：2021-06-16

: 基于反卷积特征提取的深度卷积神经网络学习在深度卷积神经网络的学习过程中,卷积核的初始值通常是随机赋值的.另外,基于梯度下降法的网络参数学习法通常会导致梯度弥散现象.鉴于此,提出一种基于反卷积特征提取的深度卷积神经网络学习方法.首先,采用无监督两层...
评级：0 浏览量：608 收藏量：0 资源大小：603KB 上传时间：2021-01-12

: 基于卷积神经网络的层级化智能故障诊断算法然后,分别根据故障类型和故障程度设计多个卷积神经网络,并将原始振动数据以某一时间步进行分割,作为卷积神经网络的输入进行训练;最后,将待识别信号送入CNN-HFD模型,经过分层故障诊断,在末端卷积神经网络输出相应故障...
评级：0 浏览量：1109 收藏量：5 资源大小：1.18MB 上传时间：2021-01-12

: 基于Prewitt算子的卷积神经网络人脸识别方法_蒋晓.pdf 【基于Prewitt算子的卷积神经网络人脸识别方法】是一种优化人脸识别算法的策略，旨在提升识别效率和准确率。该方法结合了传统的图像处理技术和深度学习模型，具体包括以下几个关键知识点： 1. **Prewitt算子**：...
评级：0 浏览量：188 收藏量：0 资源大小：1.51MB 上传时间：2019-11-21

: PSO优化卷积神经网络模型参数（PSO优化CNN) 深度神经网络（DNN）在各种任务中取得了前所未有的成功，但是，这些模型性能直接取决于它们的超参数的设置。在实践中，优化超参数仍是设计深度神经网络的一大障碍。在这项工作中，我们建议使用粒子群优化算法（PSO）...
评级：0 浏览量：1581 收藏量：11 资源大小：12KB 上传时间：2022-08-08

: 深度卷积神经网络的判别性人脸识别算法_任克强.pdf 深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNNs）在人脸识别领域扮演着重要角色，因其在图像处理和模式识别方面的卓越性能。传统的基于Softmax损失的DCNNs虽然能够实现较好的分类效果，但在处理特征...
评级：0 浏览量：193 收藏量：0 资源大小：517KB 上传时间：2019-11-21

: 一种利用知识迁移的卷积神经网络训练策略针对深层卷积神经网络在有限标记样本下训练时存在的过拟合和梯度弥散问题,提出一种从源模型中迁移知识训练一个深层目标模型的策略.迁移的知识包括样本的类别分布和源模型的低层特征,类别分布提供了样本的类间相关...
评级：0 浏览量：144 收藏量：0 资源大小：354KB 上传时间：2021-01-12

: 神经网络原理第六，神经网络常见的类型包括前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自编码器等。每种类型的网络适用于不同的应用场景。例如，卷积神经网络在图像处理方面表现出色，循环神经网络擅长处理序列...
评级：0 浏览量：57 收藏量：1 资源大小：15.13MB 上传时间：2018-06-23

: 基于卷积神经网络算法的高压断路器故障诊断针对这个问题，采用卷积神经网络算法进行高压断路器故障诊断，结合高压断路器分合闸线圈电流特点建立诊断模型，通过输入零点故障特征参数进行学习训练，得到相应故障类型输出。仿真结果表明，所提算法的整体准确率...
评级：4 浏览量：529 收藏量：5 资源大小：2.01MB 上传时间：2021-01-13

: 基于深度时空卷积神经网络的人群异常行为检测和定位针对公共场合人群异常行为检测准确率不高和训练样本缺乏的问题，提出一种基于深度时空卷积神经网络 的人群异常行为检测和定位的方法。首先针对监控视频中人群行为的特点，综合利用静态图像的空间特征和前后帧的时间...
评级：0 浏览量：1320 收藏量：6 资源大小：745KB 上传时间：2019-04-06

: 基于多域连接卷积神经网络的精神分裂症脑功能网络分类学校｜东北大学硕士生研究方向｜情绪识别引言论文动机生理学研究表明精神分裂症...此外，大多数研究中提出的架构侧重于单一领域的一种连接度量，如用于功能连接的Pearson相关系数，没有考虑大脑网络的连接方向性
评级：0 浏览量：245 收藏量：0 资源大小：708KB 上传时间：2021-01-06

: 基于卷积神经网络的连续语音识别_张晴晴.pdf 卷积神经网络（CNNs）在语音识别领域的应用已经显示出其独特的优势，特别是在与传统的深层神经网络（DNNs）对比时。CNNs的核心特点在于其卷积层和聚合层，这两个组件对于处理连续语音识别任务具有显著效果。首先，...
评级：0 浏览量：456 收藏量：0 资源大小：264KB 上传时间：2019-11-21

: 卷积神经网络代码Matlab-basic-implement-of-machine-learning:机器学习 卷积神经网络代码 Matlab ML here will show some code about machine learning by using python. 个人博客：欢迎来访和留言文件说明 matlab 吴恩达机器学习教程个人代码总结和学习记录模型实现 cross_validate :...
评级：0 浏览量：339 收藏量：2 资源大小：80.9MB 上传时间：2021-05-26

: 神经网络模型入门 .docx 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：CNNs在图像处理中表现优异，但在NLP中也有应用，如文本分类和关键词抽取。它们通过卷积层和池化层提取局部特征。 4. **循环神经网络（Recurrent ...
评级：0 浏览量：115 收藏量：0 资源大小：625KB 上传时间：2021-09-09

: 基于深度卷积神经网络（CNN）模型的图像着色研究与应用系统实现本文将深度卷积神经网络（CNN）设计实现一个复杂结构的生成模型，旨在通过多阶段的编码器-解码器结构，能够有效地将灰度图像转换为彩色图像。最后，本文将实现一个简单的Web应用，用户可以通过上传灰度图像，应用会...
评级：0 浏览量：18 收藏量：0 资源大小：125.12MB 上传时间：2024-11-21

: MachineLearning学习——0220——深度学习之卷积神经网络、自编码器 卷积神经网络Convolutional Neural Network 介绍：与多层感知机的结构很相似：输入层，一些隐藏层，输出层，这些层多由卷积层、池化层、全连接层组成，层后面也会伴随激活函数、正则化处理。但有两个明显不同。1、...
评级：0 浏览量：204 收藏量：0 资源大小：132KB 上传时间：2021-01-20

: NgramCNN:基于Ngram的卷积神经网络用于图形对象分类。基于Ngram的卷积神经网络用于图对象分类。这种方法的主要思想是规范化图对象并应用特定的卷积神经层从图对象中提取子图结构。这些子图结构可能会非常复杂，同时又为分类任务做出了巨大贡献。这是网页大小。 ...
评级：0 浏览量：229 收藏量：0 资源大小：315KB 上传时间：2021-05-13

: PupilTracking:卷积神经网络的头戴式学生跟踪”的实现请检查最新版本的Github：要求：的opencv 3.3.0 张量流1.2.1 张量流苗条python 3.6如何使用它在./detector/CMakeLists.txt中设置opencv目录： SET("OpenCV_DIR" "<path>")下载数据集并解压缩为./LPW 产生videofile....
评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：260.62MB 上传时间：2021-05-16

: NIvsCG-keras:使用卷积神经网络在Keras中区分自然图像和计算机生成的图像使用卷积神经网络区分自然图像和计算机生成图像准备工作区确保您的项目结构如下： ├── checkpoints ├── logs ├── models ├── results ├── src ├── model.py ├── voting.py ├── ...
评级：0 浏览量：67 收藏量：0 资源大小：29KB 上传时间：2021-04-27

: 基于联合卷积自编码网络的多聚焦图像融合方法对此,利用卷积神经网络强大的特征提取能力,设计具有公共分支和私有分支的联合卷积自编码网络以学习多源图像的特征,公共分支学习多幅图像之间的公共特征,每幅图像的私有分支学习该图像区别于其他图像的私有特征....
评级：0 浏览量：207 收藏量：2 资源大小：21.98MB 上传时间：2021-01-12

: cnn文本分类.rar 基于CNN的文本分类代码包，CNN（Convolutional Neural Network）即卷积神经网络，本质上，CNN就是一个多层感知机，只不过采用了局部连接和共享权值的方式减少了参数的数量，使得模型更易于训练并减轻过拟合。...
评级：0 浏览量：325 收藏量：3 资源大小：18.86MB 上传时间：2022-08-20

: CNN-Pruning:一个实现论文[1611.06440修剪卷积神经网络以提高资源效率的推理]的仓库在每个修剪步骤512，从网络移除过滤器。用法测试环境： CUDA 9.1 带有PyTorch的Python 3.6 该存储库使用PyTorch ImageFolder加载器，因此假定每个类别的图像都在不同的目录中。 ├── dataset.py ├── ...
评级：0 浏览量：156 收藏量：0 资源大小：6KB 上传时间：2021-05-10

: Caffe训练神经网络配置文件在这个压缩包中，包含的文件是Caffe进行神经网络训练和部署的关键配置文件。现在，我们将深入探讨每个文件的作用以及如何使用它们。 1. `train_val.prototxt`：这个文件定义了神经网络的结构和训练过程中的数据...
评级：0 浏览量：117 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2018-07-27

: 轻量级网络：减少参数量的几种方法 2、PW 卷积，降维或升维的同时，提高网络的表达能力 PW卷积：Pointwise Convolution，俗称 1×1 卷积，主要用于数据降维，减少参数量。使用 1×1 卷积核对输入的特征图进行降维处理，这样就会极大地减少参数量...
评级：5 浏览量：1149 收藏量：0 资源大小：252KB 上传时间：2021-01-20

: 量化深度卷积网络的有效推理：白皮书谷歌写的关于神经网络量化的白皮书，内容很详细，通俗易懂，值得一读。 1 Introduction 2 Quantizer Design 2.1 Uniform Affine Quantizer 2.2 Uniform symmetric quantizer 2.3 Stochastic quantizer 2.4 Modeling ...
评级：0 浏览量：543 收藏量：0 资源大小：820KB 上传时间：2018-08-13

: BP神经网络手写数字的识别 BP神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是一种在机器学习领域广泛应用的多层...尽管现代深度学习模型如卷积神经网络（CNN）在这一任务上表现更优，但BP神经网络仍然是理解和探索神经网络学习的经典案例。
评级：0 浏览量：255 收藏量：4 资源大小：7.61MB 上传时间：2018-09-17

: 基于BP网络的数字识别方法 ### 基于BP网络的数字识别方法 #### 摘要及背景介绍本文探讨了一种基于BP（Back Propagation）神经网络的数字识别方法。...同时，还可以考虑与其他技术如卷积神经网络（CNN）相结合，以解决更加复杂的视觉识别问题。
评级：0 浏览量：130 收藏量：0 资源大小：507KB 上传时间：2019-03-16

: 基于深度门控循环单元神经网络的短期风功率预测模型考虑到风功率预测中输入数据的波动性和不确定性，在传统门控循环单元(GRU)神经网络的基础上融合卷积神经网络(CNN)，以提高模型对原始数据的特征提取和降维能力，并引入dropout技术减少模型中的过拟合现象。...
评级：0 浏览量：768 收藏量：2 资源大小：2.22MB 上传时间：2021-01-14

: 基于概率神经网络的手写体数字识别随着深度学习的发展，如卷积神经网络（CNN）的引入，手写体识别的准确率得到了显著提高，但PNN和BP神经网络仍然是理解和学习神经网络模型的良好起点。综上所述，这个项目为学习者提供了一个基础的手写体数字识别的...
评级：0 浏览量：190 收藏量：1 资源大小：279KB 上传时间：2018-10-12

: 线性分类和卷积分类 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是这类问题的核心。CNN包含卷积层、池化层和全连接层等组件。卷积层通过滤波器（或称卷积核）对输入图像进行扫描，提取特征；池化层通常用于减少计算量，保持关键...
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：10.12MB 上传时间：2019-01-03

: 基于级联神经网络的多任务虹膜快速定位方法_滕童.pdf 该方法引入了级联神经网络，结合了卷积神经网络（CNN）的优势，以应对这一问题。级联神经网络是由多个阶段组成的深度学习模型，每个阶段都专注于解决不同级别的任务，逐步提高定位的精度。首先，网络通过初步的卷...
评级：0 浏览量：166 收藏量：0 资源大小：821KB 上传时间：2019-11-21

: 脉冲神经网络:模型、学习算法与应用然后介绍脉冲神经网络的时间编码方式,在此基础上,系统地介绍脉冲神经网络的学习算法,包括无监督学习和监督学习算法,其中监督学习算法按照梯度下降算法、结合STDP规则的算法和基于脉冲序列卷积核的算法3大类别分别...
评级：0 浏览量：760 收藏量：3 资源大小：1.03MB 上传时间：2021-01-13

: 基于多神经网络融合的短期负荷预测方法以并行架构中的卷积神经网络通道提取静态特征，门控循环单元网络通道挖掘动态时序特征，采用注意力机制网络融合提取的特征并动态调整网络对不同特征的依赖程度；使用Maxout网络增强网络整体的非线性映射能力，通过全...
评级：0 浏览量：420 收藏量：0 资源大小：2.01MB 上传时间：2021-01-14

: 改进的Faster R-CNN方法及其在电缆隧道积水定位识别中的应用针对电缆隧道内积水的问题，提出了一种改进的基于区域建议的卷积神经网络(Faster R-CNN)方法，并将其应用在电缆隧道积水定位识别中。考虑到Softmax分类方法的正则化参数选取会引起概率计算产生问题，改用支持向量机...
评级：0 浏览量：195 收藏量：1 资源大小：1.69MB 上传时间：2021-01-14

: 基于Faster_R_CNN的人脸识别算法研究_景辉.pdf Faster R-CNN（更快的区域卷积神经网络）是一种用于目标检测的深度学习算法，它解决了以往基于区域提议网络的检测速度问题。在人脸识别中，Faster R-CNN能快速而准确地定位出图像中的人脸，提高了人脸检测的效率和...
评级：0 浏览量：404 收藏量：0 资源大小：2.19MB 上传时间：2019-11-21

: Task03-05 梯度消失协变量偏移：真人版电影vs动漫标签偏移：真假美猴王 ...在深层网络中尽量避免选择sigmoid和tanh激活函数，原因是这两个激活函数会把元素转换到[0, 1]和[-1, 1]之间，会加剧梯度消失的现象。
评级：0 浏览量：103 收藏量：1 资源大小：58KB 上传时间：2021-01-06

: Gradient Descent Finds Global Minima of Deep Neural Networks 3. **扩展至卷积神经网络**：除了对带有残差连接的全连接神经网络进行分析外，作者们还进一步将这一理论扩展到了残差卷积神经网络上，并得出了类似的收敛结果。 #### 论文的意义与影响这项工作不仅在理论上解决了...
评级：0 浏览量：144 收藏量：0 资源大小：395KB 上传时间：2019-01-25

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