卷积神经网络发展历程
全卷积神经网络中的crop层有什么用处,以及是如何实现的
卷积神经网络简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,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。[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。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...
深度学习领域的三巨头是哪几位
深度学习领域的三巨头包括Hinton、LeCun和Bengio。深度学习的发展离不开这三位先驱的贡献。Hinton被誉为“深度学习之父”，他在20世纪80年代就提出了反向传播算法，并对神经网络的研究产生了深远影响。直到2006年，Hinton正式提出了“深度信念网络”的概念，才使得深度学习正式进入公众视野。LeCun也是深度学习...
深度学习之卷积神经网络经典模型
不过,随着SVM等手工设计的特征的飞速发展,LeNet-5并没有形成很大的应用状况。随着ReLU与dropout的提出,以及GPU带来算力突破和互联网时代大数据的爆发,卷积神经网络带来历史的突破,AlexNet的提出让深度学习走上人工智能的最前端。 图像预处理 AlexNet的训练数据采用ImageNet的子集中的ILSVRC2010数据集,包含了1000类,共1.2...
CNN(卷积神经网络)是什么?
在数字图像处理的时候我们用卷积来滤波是因为我们用的卷积模版在频域上确实是高通低通带通等等物理意义上的滤波器。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...
CNN(卷积神经网络)是什么?有何入门简介或文章吗?
探索深度学习的视觉力量：CNN详解 在2012年的ImageNet大赛上，Alex Krizhevsky的一次革命性突破，使用卷积神经网络(CNN)将图像分类精度推向新高，从此深度学习在视觉领域的应用如日中天。Facebook、Google等巨头纷纷将其嵌入图像标注、搜索、个性化推荐，CNN的魅力在于它的经典图像处理任务——以像素为输入，...
简述卷积神经网络的结构
对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。卷积神经网络仿造生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习...
卷积神经网络(CNN)
深度探索：卷积神经网络的奥秘与应用 卷积神经网络（CNN），作为深度学习中的明珠，是图像、语音和自然语言处理领域的关键工具。它以独特的结构和功能，为我们揭示了从原始数据中提取特征的高效路径。CNN的核心结构由输入层、卷积层和预处理环节构成，每一层都肩负着特定的使命。卷积层：特征提取的魔术师 ...
图像分割:全卷积神经网络(FCN)详解
作为计算机视觉三大任务（图像分类、目标检测、图像分割）之一，图像分割已经在近些年里有了长足的发展。这项技术也被广泛地应用于无人驾驶领域中，比如用来识别可通行区域、车道线等。全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是UC Berkeley的Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for...
卷积神经网络
随着技术的发展，卷积神经网络还在自然语言处理、语音识别等领域得到了广泛应用。总的来说，卷积神经网络是一种高效的深度学习模型，特别适用于处理图像数据。它通过局部感知、权值共享和池化操作等特性，能够从图像中提取出有用的特征，并进行抽象表示，为图像分类、目标检测等任务提供了强有力的支持。
人工智能简史
```html 人工智能简史：从起源到现代技术 人工智能（AI）的历史可以追溯到1950年代，经历了规则驱动、统计学习（神经网络）到如今的深度学习革命。发展过程中，关键技术如：监督学习：决策树（ID3、C4.5、CART）和神经网络，如深度置信网络（DBN） 非监督学习：词袋模型（RDS）、聚类（如Fuzzy Clus...
正蓝旗复方回答： 卷积神经网络(convolutional neural network, CNN),最早是19世纪60年代,生物学家对猫视觉皮层研究发现:每个视觉神经元只会处理一小块区域是视觉图像,即感受野.后来到了80年代,日本科学家提出了神经认知机(Neocognitron)的...
水晏15255327316问： 层有什么用处,以及是如何实现的 - ？
正蓝旗复方回答： 1.卷积神经网络简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,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.[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池...
水晏15255327316问： 假设面试官什么都不懂,详细解释cnn的原理 - ？
正蓝旗复方回答： 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...
水晏15255327316问： 卷积神经网络是不是按顺序一张一张来训练的 - ？
正蓝旗复方回答： 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,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.[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer). ...
水晏15255327316问： 如何计算卷积神经网络中接受野尺寸 - ？
正蓝旗复方回答： #Compute input size that leads to a 1x1 output size, among other things# [filter size, stride, padding]convnet =[[11,4,0],[3,2,0],[5,1,2],[3,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1],[3,2,0],[6,1,0]] layer_name = ['conv1','pool1','conv2','pool2','conv3','conv4','conv5','pool5...
水晏15255327316问： 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么 - ？
正蓝旗复方回答： 深度网络是一个大类,传统意义上我们认为隐含层的层数多于3的神经网络都称为深度网络.研究比较火热的深度网络包括:多层感知机,卷积神经网络,深度置信网络,深度玻尔兹曼机等等.
水晏15255327316问： “深度学习”和“多层神经网络”的区别 - ？
正蓝旗复方回答： 深度学习”和“多层神经网络”的区别 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示. 多层神经...
水晏15255327316问： 如何理解深度学习中的卷积 - ？
正蓝旗复方回答： 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示.多层神经网络是指单计算层感知器只能解决线性...
水晏15255327316问： 为什么有图卷积神经网络? - ？
正蓝旗复方回答： 本质上说,世界上所有的数据都是拓扑结构,也就是网络结构,如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来,这确实是实现了AI智能的第一步.所以,如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据,如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智...
