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卷积神经网络cnn
哪些算法通常用于解决深度学习问题
答:
深度学习是一类模式分析方法的统称,就具体研究内容而言,主要涉及三类方法:(1)基于卷积运算的神经网络系统,即
卷积神经网络
(
CNN
)。深度学习是机器学习领域中对模式(声音、图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型。深度学习的应用领域有哪些?无人驾驶汽车:深度学习在无人驾驶领域主要...
一文看懂
卷积神经网络
-
CNN
(基本原理+独特价值+实际应用)
答:
在了解了
CNN
的基本原理后,我们重点说一下 CNN 的实际应用有哪些。
卷积神经网络
– CNN 很擅长处理图像。而视频是图像的叠加,所以同样擅长处理视频内容。下面给大家列一些比较成熟的应用�:图像分类、检索 图像分类是比较基础的应用,他可以节省大量的人工成本,将图像进行有效的分类。对于一些特定领域的图片,分类...
CNN
,GAN,AE和VAE概述
答:
表示
卷积神经网络
。这是一种特殊类型的神经网络,是为具有空间结构的数据而设计的。例如,具有自然空间顺序的图像非常适合于
CNN
。卷积神经网络由许多“filters”组成,它们对数据进行卷积或滑动,并在每个滑动位置产生激活。这些激活产生一个“feature map”,它表示该区域的数据激活了filter(是一个神经元)的...
深度
卷积神经网络
应用于量子计算机
答:
量子计算机将用于什么用途?量子计算机有望在许多领域帮助解决难题,包括机器学习。本文详细讲述 量子计算机 上
卷积神经网络
(
CNN
)的理论实现。我们将此算法称为 QCNN ,我们证明了它可以比CNN 更快 地运行,并且精度 很高 。为此,我们必须提出 卷积积 的 量子形式 ,找到实现非线性和池化的方法,...
神经网络:
卷积神经网络
(
CNN
)
答:
答案是肯定的,这也是许多深度学习算法(包括
CNN
)的灵感来源。
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...
有哪些深度
神经网络
模型?
答:
目前经常使用的深度神经网络模型主要有
卷积神经网络
(
CNN
) 、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN) 、深度自动编码器(AutoEncoder) 和生成对抗网络(GAN) 等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(Recurrent NeuralNetwork) ;另一种是结构递归神经网络(Recursive Neural Network),它...
请问
卷积神经网络
的概念谁最早在学术界提出的?
答:
其实,熟悉这位Jürgen Schmidhuber人都知道,他此前一直对自己在深度学习领域的早期原创性成果未能得到业界广泛承认而耿耿于怀。1979年,福岛博士在STRL开发了一种用于模式识别的神经网络模型:Neocognitron。很陌生对吧?但这个Neocognitron用今天的话来说,叫
卷积神经网络
(
CNN
),是深度神经网络基本结构的...
CNN
原理解析
答:
卷积的计算公式:输入一个图片后,结果卷积,输出的结果与原图片和卷积核的大小存在一定的联系,先介绍几个概念:下面给出公式: 其中:实际上,仅仅是这样的一个简单的操作,可以让我们的效率大大提高,其优点如下:参考:
卷积神经网络
(
CNN
)入门讲解 ...
卷积
核的主要作用有哪些?
答:
卷积核是深度学习中的一个重要概念,尤其在
卷积神经网络
(
CNN
)中起着至关重要的作用。它的主要作用可以概括为以下几点:特征提取:卷积核的主要作用是在输入数据(如图像)上进行滑动,通过与输入数据的局部区域进行逐点相乘并求和,从而提取出局部特征。这些局部特征可以被认为是输入数据的一种抽象表示,...
CNN
(
卷积神经网络
)是什么?
答:
然而在神经网络中,模版的参数是训练出来的,我认为是纯数学意义的东西,很难理解为在频域上还有什么意义,所以我不认为神经网络里的卷积有滤波的作用。接着谈一下个人的理解。首先不管是不是
卷积神经网络
,只要是神经网络,本质上就是在用一层层简单的函数(不管是sigmoid还是Relu)来拟合一个极其复杂的...
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