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卷积神经网络卷积的目的是什么?深度学习神经网络学习的是什么?
如题所述
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推荐答案 2021-03-30
卷积
的目的是提取特征,学习特征,
深度学习
的模型很多,比如RNN,CNN,ResNet,DenceNet等等,各种模型的功能也不同,主要应用在图像分类,目标识别,自然语言处理,预测等。
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相似回答
神经网络:
卷积神经网络
(CNN)
答:
深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像,文本等各种问题的算法集合
。深度学习从大类上可以归入神经网络,不过在具体实现上有许多变化。 深度学习的核心是特征学习,旨在通过分层网络获取分层次的特征信息,从而解决以往需要人工设计特征的重要难题。 Machine Learning vs. Deep Learning 神经网络(主要是感知器...
?什么
是卷积、
卷积神经网络?
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 classificati...
卷积神经网络是
干嘛的
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 classification),...
【高层视觉】透析
卷积神经网络
(CNN)中的卷积核概念和原理
答:
卷积,如同魔法般地融合信息,是深度学习中的核心运算,它在图像处理中扮演着简化复杂表达的关键角色
。想象一下,一个3x3的神奇“滤镜”——卷积核,轻轻拂过RGB图像的表面,它在每个像素间游走,生成的feature map仿佛是一幅精炼的轮廓画,精准地捕捉边缘和特征,如衣物的轮廓和纹理区分。自动学习的神韵:...
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
特点
答:
1、
卷积神经网络
中每层卷积层由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到的。卷积运算
的目的是
提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级,更多层的网路能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。2、这一结构使得卷积神经网络能够利用输入...
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