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...
R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与结果评估可视化
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码。 设置 library(keras) ...
PyTorch深度学习实战 | 搭建卷积神经网络进行图像分类与图像风格迁移
1、实验数据准备本文中准备使用MIT67数据集，这是一个标准的室内场景检测数据集，一共有67个室内场景，每类包括80张训练图片和20张测试图片，大家可以登录http://web.mit.edu/torralba/www/indoor.html，在如图1所示的页面中，下载得到这个数据集。■ 图1 MIT67数据集将下载的数据集解压，主要使用Image文件夹，这个文件夹一共包含6700张图片，还有T....
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