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卷积神经网络原理简述
一文看懂
卷积神经网络
-CNN(基本
原理
+独特价值+实际应用)
答:
卷积层负责提取图像中的局部特征;池化层用来大幅降低参数量级(降维);全连接层类似传统神经网络的部分,用来输出想要的结果。 下面的
原理
解释为了通俗易懂,忽略了很多技术细节,如果大家对详细的原理感兴趣,可以看这个视频《
卷积神经网络
基础 》。卷积层的运算过程如下图,用一个卷积核扫完整张图片: 这个过程我们可以理...
卷积
的
原理
答:
两个函数进行相乘在函数值上的叠加和,等同于在频域中对其傅里叶变换后的函数进行相乘再傅里叶反变换
。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 卷积神经网络具有表征学习...
卷积神经网络原理
答:
卷积神经网络是一种前馈型神经网络, 受生物自然视觉认知机制启发而来的. 现在
, CNN 已经成为众多科学领域的研究热点之一, 特别是在模式分类领域, 由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理, 可以直接输入原始图像, 因而得到了更为广泛的应用. 可应用于图像分类, 目标识别, 目标检测, 语义分割等等.可用于...
CNN
网络简介
答:
卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层
,这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率。 CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习,所以在使用CNN时,避免了显示的特征抽取,而隐式地从训练数据中进行学习;再者由于同一特征...
神经网络:
卷积神经网络
(CNN)
答:
2)反向传播网络,前馈网络,结构多层,采用最小均方差的纠错学习规则,常用于语言识别和分类等问题 3)Kohonen网络:典型的自组织网络,由输入层和输出层构成,全连接 4)ART网络:自组织网络 深度神经网络: Convolutional Neural Networks(CNN)
卷积神经网络
Recurrent neural Network(RNN)循环神经网络 Deep Belief Networks(DBN...
如何直观解释
卷积神经网络
的工作
原理
视频时间 00:49
?什么是卷积、
卷积神经网络
?
答:
卷积、
卷积神经网络
介绍如下:一、
卷积简介
在泛函分析中,卷积、旋积或褶积是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学运算,其本质是一种特殊的积分变换,表征函数f与g经过翻转和平移的重叠部分函数值乘积对重叠长度的积分。将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数,卷积还可以看作是“滑动平均”的...
卷积神经网络
通俗理解
答:
卷积神经网络
通俗理解如下:卷积神经网络(CNN)-结构 ①CNN结构一般包含这几个层:输入层:用于数据的输入 卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层:由于卷积也是一种线性运算,因此需要增加非线性映射 池化层:进行下采样,对特征图稀疏处理,减少数据运算量。全连接层:通常在CNN的尾部进行重新...
卷积神经网络
通俗理解
答:
卷积神经网络
(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks),是深度学习(deeplearning)的代表算法之一。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野(ReceptiveField)的机制而提出的。感受野...
卷积神经网络
的三个思想根源包括:局部性、___、 ___。
答:
1、局部感受野:这个思想是基于生物学视觉系统的工作
原理
,即视网膜上的每个神经元只能感受到有限的区域,这个感受区域被称为局部感受野。在
卷积神经网络
中,同样也采用了这个思想,每个卷积核只对输入数据的一个特定区域进行卷积操作,这样可以提取局部的特征。2、权值共享:权值共享是指卷积神经网络中,每个...
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