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卷积神经网络cnn
如何更好的理解分析深度
卷积神经网络
答:
从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的
卷积神经网络CNN
,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理...
卷积神经网络
中的池化是什么意思?
答:
理论在于,图像中相邻位置的像素是相关的。对一幅图像每隔一行采样,得到的结果依然能看。一、卷积神经网 受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发,有人提出
卷积神经网络
(
CNN
),Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力,在语音...
神经网络
的来源
答:
CNN形成 由于图像中存在固有的局部模式(如人脸中的眼睛、鼻子、嘴巴等),所以将图像处理和神将网络结合引出
卷积神经网络CNN
。CNN是通过卷积核将上下层进行链接,同一个卷积核在所有图像中是共享的,图像通过卷积操作后仍然保留原先的位置关系。 ...
深度学习之
卷积神经网络
经典模型
答:
LeNet-5模型 在
CNN
的应用中,文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年,Yann LeCun教授提出的,它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的
卷积神经网络
,在MNIST数据集中的正确率可以高达99.2%。 下面详细介绍一下LeNet-5模型工作的原理。 LeNet-5模型一共有7层,每层包含众多...
卷积神经网络
的学习是不是就是学习卷积核?
答:
在单纯的
CNN网络
中,或者说在某层CNN网络中,是的。
卷积
核的目的,就是为了重复利用普通
神经网络
(比如,全连接网络)的权重参数,达到减少全局参数数量,减少训练的计算量的目的。
k神(AI算法专家)
答:
k神,又称KaimingHe,是一位著名的人工智能算法专家。他在深度学习领域有着杰出的贡献,尤其是在
卷积神经网络
(
CNN
)的研究方面。他是深度学习领域的重要人物之一,也是业内公认的“神经网络之父”之一。CNN与k神 卷积神经网络是深度学习领域中最常用的一种神经网络模型。k神在CNN的研究方面做出了很多贡献...
“深度学习”和“多层
神经网络
”的区别
答:
深度学习的网络结构是多层神经网络的一种。深度学习中最著名的
卷积神经网络CNN
,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据...
Part-basedR-
CNN
是谁提出的
答:
RossGirshick。R-CNN是
卷积神经网络CNN
在图像识别领域的应用,FacebookAI研究团队在这条到道路上做出了颇多贡献,其中不得不提一位大神RossGirshick。他发明了RCNN,又提出速度更快的FastR-CNN。2016年,微软研究院提出了FasterR-CNN,降低了在边框搜索上的运算量,进一步提高了算法的速度。2017年,Face...
卷积神经网络
和深度神经网络的区别是什么
答:
从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的
卷积神经网络CNN
,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理...
如何计算
卷积神经网络
中接受野尺寸
答:
RF = 1 #待计算的feature map上的感受野大小 for layer in (top layer To down layer):RF = ((RF -1)* stride) + fsize stride 表示
卷积
的步长; fsize表示卷积层滤波器的大小 用python实现了计算Alexnet zf-5和VGG16
网络
每层输出feature map的感受野大小,实现代码:!/usr/bin/env python...
棣栭〉
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