卷积神经网络是有监督还是无监督
卷积神经网络(CNN)的结构设计都有哪些思想?
从局部连接到全连接，再到多输入网络和3D卷积，这些创新扩展了深度学习的边界，让我们能够处理更为复杂的数据类型和任务。更进一步，RNN与LSTM的引入，为非固定长度数据的处理提供了强大的工具，而GAN作为无监督学习的革新者，更是推动了生成模型的飞速发展。每一层网络结构的演变，背后都是科学家们的智慧...
神经网络算法三大类
神经网络的三大算法类别为：前馈神经网络、循环神经网络和记忆神经网络。1. 前馈神经网络：这是最常见的一类神经网络，其中包括许多经典的网络结构，如感知器网络和深度学习中的卷积神经网络。前馈神经网络的特点是网络中信息单向流动，从输入层通过隐藏层，最终到达输出层。它们主要解决的是如分类、回归等任...
【综述】一文读懂卷积神经网络(CNN)
深入探索卷积神经网络(CNN)的奥秘，让我们逐一揭示其核心概念和设计策略。1. 权值共享 (Weight Sharing): CNN通过共享权值，智能地减少参数，假定图像特征在空间上具有不变性，确保了计算效率和模型的泛化能力。2. 分辨率与下采样 (Resolution and Downsampling): 输入图像的尺寸，如ImageNet的224x224x3...
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。
CNN(卷积神经网络)是什么?
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函数，而拟合的过程就是通过一次次back propagation来调参从而使代价函数最小。
卷积神经网络通俗理解
卷积神经网络(CNN)-输入层 ①CNN的输入层的输入格式保留了图片本身的结构。②对于黑白的28×28的图片，CNN的输入是一个28×28的二维神经元。③对于RGB格式的28×28图片，CNN的输入则是一个3×28×28的三维神经元（RGB中的每一个颜色通道都有一个28×28的矩阵）2）卷积神经网络(CNN)-卷积层 感...
深度学习的理论解释有哪些?
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。 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正...
Alphago属于人工智能应用领域中的() a计算机博弈 b专家系统 c模式识别...
Alphago属于人工智能应用领域中的计算机博弈。阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。2017年7月18日，教育部、国家语委在北京发布《中国语言生活状况报告...
卷积对于什么领域或行业具有重要意义?
卷积在许多领域和行业中都具有重要意义。以下是一些主要的应用领域：1.计算机视觉：卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域的核心技术，广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。通过卷积操作，CNN能够自动学习图像中的特征表示，从而实现对图像内容的理解和分析。2.语音识别：卷积神经网络也被应用于语音...
利用神经网络进行文本分类算法综述(持续更新中)
随着深度学习的发展,越来越多的神经网络模型被用来进行文本分类。本文将对这些神经网络模型做一个简单的介绍。 本文介绍了一种词向量模型,虽然算不得文本分类模型,但由于其可以说是fasttext的基础。因此也简单提一下。 作者认为cbow和skipgram及大部分词向量模型都没有考虑到单词的多态性,而简单的将一个单词的多种...
左贡县坐珠回答： 这两个概念实际上是互相交叉的,例如,卷积神经网络(Convolutional neural networks,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型.深度学...
郝沿15295701545问： “深度学习”和“多层神经网络”的区别 - ？
左贡县坐珠回答： 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...
郝沿15295701545问： 自己学习深度学习时,有哪些途径寻找数据集 - ？
左贡县坐珠回答： 深度学习和机器学习的区别是,深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学...
郝沿15295701545问： 怎样找到一份深度学习的工作 - ？
左贡县坐珠回答： 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.[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出....
郝沿15295701545问： deep learning初学该怎么入门?是要先好好学习神经网络吗 - ？
左贡县坐珠回答： 深度学习的概念源于人工神经网络的研究,所以先学习神经网络的知识是有必要的.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.同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.例如,卷积神经网络就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网就是一种无监督学习下的机器学习模型.把学习结构看作一个网络,则深度学习的核心思路如下:①无监督学习用于每一层网络的pre-train;②每次用无监督学习只训练一层,将其训练结果作为其高一层的输入;③用自顶而下的监督算法去调整所有层.
郝沿15295701545问： 如何看待人工智能的发展现状和未来可能 - ？
左贡县坐珠回答： 展望前沿技术探索,未来三到五年最有可能出现突破的就是半监督的学习方法.现在深度卷积神经网络很好,但是它有缺点,即依赖于带标签的完备大数据,没有大数据喂食就不可能达到人类水平,但是要获得完备的大数据,需要付出的资源代...
