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卷积神经网络概念
CNN
网络
简介
答:
卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法
。20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN)。现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是...
神经网络:
卷积神经网络
(CNN)
答:
卷积神经网络是一种多层神经网络,擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题
。卷积网络通过一系列方法,成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维,最终使其能够被训练。 CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上。LeCun提出的网络称为LeNet,其网络结构如下:这是一个最典型的卷积网络,由 卷积层、池化层、全连...
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有哪几种
答:
常规的卷积神经网络是指由若干个卷积层、池化层和全连接层组成的网络
。卷积层主要是用来提取图像的特征,池化层用来降低特征图的大小,而全连接层则用来对特征进行分类。常规的卷积神经网络可以应用于各种领域,例如图像分类、目标检测和图像分割等。2. 残差网络 残差网络(Residual Neural Network)是由微软研...
卷积神经网络
每层提取的特征是什么样的
答:
卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成
。图:卷积神经网络的概念示范:输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积,滤波过程如图一,卷积后在C1层产生三个特征映射图,然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和,加权值,加偏置,通过一个...
阐述cnn
卷积
,卷积核的含义
答:
卷积(Convolution)是一种数学运算,通常用于信号处理、图像处理和机器学习中。在最简单的情况下,卷积可以理解为两个函数经过叠加、翻转和移位等操作所得到的新函数。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...
卷积
的原理
答:
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(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant ...
哪些算法通常用于解决深度学习问题
答:
BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法,现实任务中使用神经网络时,大多是在使用BP算法进行训练[2],包括最近炙手可热的深度学习
概念
下的
卷积神经网络
(CNNs)。其实神经网络也称之为人工神经网络,简单就是ANN,而算法是80年代机器学习界非常流行的算法,不过在90年代中途衰落。现在,随着深度学习的发展,...
卷积神经网络
通俗理解
答:
卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络
,是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类,因此也被称为“平移不变人工神经网络。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(Feed...
神经网络
包括
卷积
层,还包括哪些层
答:
1、
卷积神经网络
(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。2、卷积神经网络的基本结构由以下几个部分组成:输入层,卷积层,池化层,激活函数层和全连接层。3、目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全...
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