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卷积神经网络新手
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我是CNN的新手，所以我试图通过以下在线教程来学习用python编写代码，我来到了这个教程：https://medium.com/nybles/create-your-first-image-recognition-classifier-using-cnn-keras-and-tensorflow-backend
浏览 19提问于2019-10-01得票数 0
然而，我的问题是，我不确定我需要什么样的神经网络来做这件事，也不知道如何研究这类事情。如果你们有任何可以帮助我的参考资料，或者如果你们知道，我需要什么样的神经网络设置才能开始这个机器学习的审批系统？
浏览 8提问于2018-02-09得票数 0
在我正在开发的应用程序中，我有大约5000张产品标签图像(每个产品有一个标签)。由于最初，我的系统每个产品只有一个样本，所以我决定采用传统的计算机视觉技术。我使用特征提取和描述符匹配实现了这一点。(使用OpenCV SIFT和FLANN技术，参考如下：https://github.com/kipr/opencv/blob/master/samples/cpp/matching_至_许多_images.cpp)
现在我正在考虑如何结合CNN或深度学习技术来提高准确性，因为当用户批准匹
浏览 0提问于2017-10-24得票数 1
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胶囊神经网络采用卷积、原胶囊和数字胶囊层。同时，采用卷积和最大池层的卷积神经网络。我想对卷积神经网络和胶囊神经网络进行比较。下面的表格是我的cnn模型的架构。我需要在胶囊神经网络上做一个类似的结构。那么，如何正确地叠加胶囊神经网络，堆栈胶囊神经网络是什么样的呢？
浏览 10提问于2022-12-02得票数 -2
我目前正在研究一项语音识别任务，将深入学习应用于标准声学模型(gmm-hmm)。如果是这样的话，它会不会明智地导致一些问题，当我在CNN上做的时候，是否通过在谱图的更大部分上进行模式识别来解决上下文依赖，这取决于上下文窗口的大小，但是引入RNN，CNN在当时只需要对一个帧进行分析(我认为它甚至可以得到
浏览 0提问于2017-07-06得票数 2
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我是python keras的新手。随着对Keras的理解，我对Keras的输入形状感到困惑。我觉得在不同的神经网络下，我需要将我的数据重建成不同的形状。但最近我正在学习一维卷积神经网络。我发现教程将训练数据构造为a，b，c，其中a是样本数，b是时间步数，c是特征数(等于1)。但是为什么我不能简单地将数据重塑为a，b呢？因为对于一维卷积神经网络，c将始终为1。 我不确定我是否正确理解了上面的内容。我想知道有没有不同神经网络的training_data形状的总结？或者说，
浏览 7提问于2019-08-26得票数 0
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应用神经网络进行图像识别
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在对图像进行精巧的边缘检测之后，神经网络是如何进行图像识别的？我不是在寻找代码，我想知道神经网络实际上是如何工作的，以便从一组图像中匹配图像的相似性。
在输入层、隐藏层等方面应该考虑什么？
浏览 0提问于2016-05-19得票数 0
我读了很多关于Jetson Nano和Google Coral Devboard的文章，在我读过的大多数文档和论文中，推断和部署都是使用预先构建的卷积神经网络来完成的，例如AlexNet，Inception，MobileNet和其他用于图像分类的神经网络。据我所知，这些微型计算机需要将神经网络转换为tensorflow模型或任何它们接受的框架，以执行模型的推断。我想知道的是:对于Jetson Nano和Google Coral Devboard，我是否可以拥有与文档中举例说明的卷积神经网络</em
浏览 20提问于2020-12-24得票数 1
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我是卷积神经网络的新手，我有以下问题:有没有办法创建一个具有多个输出的CNN，包括10个用于分类的输出和两个用于与Pyhton中的Keras进行回归的输出？ 提前谢谢你！
浏览 23提问于2020-07-23得票数 3
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我已经完成了卷积神经网络的实现部分。但在卷积神经网络中，如何选择滤波器来获得卷积特征仍然是个难题。正如我所知，在filter.is的帮助下，我们通过检测特征(如眼睛、鼻子、嘴巴)来使用卷积层从图像中识别人脸。过滤器包含眼睛、鼻子、嘴巴来从图像中识别人脸是真的吗？
浏览 0提问于2018-11-14得票数 0
我必须开发一个视频事件检测工具，在票务中，counter.The工具必须为那些在没有点票的情况下通过门的人拍照。我有一套视频，人们拿着这些数据在gate.So上乱搞，我怎么能实现一个视频事件检测工具?我对视频分析还不熟悉。我不知道在哪里可以start.Where，我能找到一些关于有监督的视频事件检测的教程吗？
浏览 0提问于2016-08-27得票数 1
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我读过关于时间延迟神经网络(TDNN)的文章，我不确定我是否理解它。据我所知，tdnn的工作原理就像一维卷积神经网络(CNN)。
如果这些体系结构存在的话，它们之间有什么区别？
浏览 0提问于2021-01-20得票数 1
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我对神经网络这个话题很陌生。我遇到了两个术语--卷积神经网络和递归神经网络。
我想知道这两个术语是否是指同一事物，或者，如果不是，它们之间会有什么区别呢？
浏览 6提问于2014-01-04得票数 67
1回答
我是卷积神经网络和Tensorflow的新手，我需要用更多的参数实现一个卷积层：
转换layer1: filter=11，channel=64，stride=4，Relu。
浏览 6提问于2016-09-19得票数 3
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在阅读了一些理论之后，我对以下术语感到有点困惑：深层神经网络前馈神经网络卷积神经网络
浏览 0提问于2019-07-15得票数 3
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