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卷积神经网络用来做什么
美国c4
神经网络
是
什么
答:
是一种特殊的多层神经网络。像别的神经网络一样,
卷积神经网络
也使用一种反向传播算法来进行训练,不同之处在于网络的结构。卷积神经网络的网络,连接具有局部连接、参数共享的特点。局部连接是相对于普通神经网络的全连接而言的,是指这一层的某个节点只与上一层的部分节点相连。参数共享是指一层中多个...
什么
是
神经网络
答:
神经网络(neural network)是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型,神经网络有多种,包括BP神经网络、
卷积神经网络
,多层感知器MLP等,最为经典为神经网络为多层感知器MLP(Multi-Layer Perception),SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型(比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等),神经网络模型构建...
结合深度学习的图像修复怎么实现
答:
具体如下。深度学习通常采用
卷积神经网络
、深度信念网络、循环神经网络等方式实现。图像修补就是深度学习的一个应用。它通过建立一个图像修补模型,自动填充图像用带有自动掩模更新的部分卷积运算来进行图像修补,达到目前以来的最好效果。用部分卷积和掩模自动更新代替卷积运算可以得到目前最具艺术性的图像修补...
深度学习中的
神经网络
编写需要设计到
哪些
算法?
答:
涉及到的算法有很多,比如反向传播算法、前向传播、卷积算法、矩阵远点的算法、梯度优化的算法、评估算法等等。单纯
用
算法来描述过于笼统,一般都是直接用对应的数学原理和公式去描述神经网络的编写过程的。常见的深度学习算法有三种:来
卷积神经网络
、循环神经网络、生成对抗网络。深度学习常见的3种算法有:...
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,...
卷积
是
什么
答:
具体来说,卷积运算可以
用于
处理信号和图像中的边缘和细节信息。在信号处理中,通过卷积运算可以实现滤波、降噪等功能。在图像处理中,卷积运算可以用于边缘检测、图像增强等任务。在机器学习中,
卷积神经网络
中的卷积层就是通过卷积运算来提取图像特征,实现图像识别、分类等任务。卷积运算具有平移不变性,即无...
AlphaGo主要使用的技术是
什么
?
答:
AlphaGo的基本原理:在具体算法上,AlphaGo
用
深度
卷积神经网络
(CNN)来训练价值网络和策略网络。棋盘规模是(19×19),棋盘每个位置编码48种经验特征。把这些特征输入模型进行训练,经过层层卷积,更多隐含特征会被利用。基于类似的卷积神经网络结构,AlphaGo先做策略学习(学习如何下子),再做价值学习(学习评估...
什么
是图像识别?图像识别的方法。(基于matlab的)
答:
计算机识别一张图时会将其转化为数字,通过「训练」计算机可以知道这些数字代表的含义,但早期图像识别技术还不够发达,识别很容易因图像发生微小的变化而失灵。得益于上世纪80年代提出的
卷积神经网络
(简称CNN)算法,图像识别技术得到了质的飞跃。要进行图像识别,我们首先依然需要提取图像的特征,提取图像...
地震去噪新探索(二)——无监督
卷积神经网络
调优实战
答:
“心中有歌,到处都是舞台”。自从投入了自编码的深度学习研究后,一路走来就是磕磕碰碰。上一篇将地震信号
用
在了自编码
卷积神经网络
降噪(见《地震去噪新探索——无监督卷积神经网络实战》),结果那叫一个惨。如下面的图示,上边是噪声图,下边是去噪图:从去噪效果来看,仅能获取到一些支离破碎的有效...
卷积神经网络
的卷积核可以比输入大吗
答:
有可能的,看目的而定。一般的
卷积神经网络
多是
用来做
降维分类的用途,那种情形下的卷积核没理由要比输入大。可是也有另一类的卷积神经网络是使用所谓的 fractionally strided convolution, 那种情形的卷积核可以比输入大。一个用上这种卷积技巧的例子是所谓的 GAN (generative adversarial networks).
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