深度学习入门:卷积神经网络 | CNN概述,图像基础知识,卷积层,池化层(超详解!!!)
前言 CNN概述 卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果. 在计算机视觉领域, 往往我们输入的图像都很大,使用全连接网络的话,计算的代价较高. 另外图像也很难保留原有的特征,导致图像处理的准确率不高. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network)是含有卷积层的神经网络. 卷积层的作用就是用来自动学习、提取图像的特征. CN...

深度学习入门:理解卷积神经网络(CNN)
在人工智能的世界中,深度学习技术如同一位神奇的魔术师,能够从海量数据中提取有价值的信息,并做出令人惊叹的预测和决策。而在深度学习的众多工具中,卷积神经网络(CNN)无疑是图像处理领域的一颗璀璨明星。它以其独特的结构设计和强大的特征提取能力,成为了许多视觉识别任务的首选模型。 那么,什么...
深度学习基础入门篇[8]::计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算
深度学习基础入门篇[8]::计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 1.计算机视觉与卷积神经网络 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科,具体的说,就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体,检测出物体所在的位置,并对目标物体进行跟踪,从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事,以此来模拟人脑视觉系统。因此,计算机视觉也通常被...
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深度学习入门笔记系列 ( 六 ) ——卷积神经网络(CNN)学习笔记
卷积神经网络(CNN)学习笔记本系列将分为 8 篇 。本次为第 6 篇 ,介绍在计算机视觉中使用广泛并且十分基础的卷积神经网络 。1.从感受野说起不知道大家是否听说过感受野这个名词 ,是在 60 年代 Hubel 等人通过对猫视觉皮层细胞进行研究提出来的一个概念 。到80年代,Fukushima 在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念,可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络,神经认知机将一....

一文入门卷积神经网络:CNN通俗解析
定义: 简而言之,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器,常用来分析视觉图像。卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家Yann LeCun,目前在Facebook工作,他是第一个通过卷积神经网络在MNIST数据集上解决手写数字问题的人。 Yann LeCunn...
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