TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架，并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案，TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展，在它的支持下，前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能，尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。浏览器环境在构建交互型应用方面有着天然优势，而端侧机器学习不仅可以分担部分云端的计算压力，也具有更好的隐私性，同时还可以借助Node.js在服务端继续使用JavaScript进行开发，这对于前端开发者而言非常友好。除了提供统一风格的术语和API，TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用（许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码），或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络，为了能够让开发者尽快熟悉相关知识，TensorFlow官方网站还提供了一系列有关JavaScript版本的教程、使用指南以及开箱即用的预训练模型，它们都可以帮助你更好地了解深度学习的相关知识。对深度学习感兴趣的读者推荐阅读美国量子物理学家Michael Nielsen编写的《神经网络与深度学习》（英文原版名为《Neural Networks and Deep Learning》），它对于深度学习基本过程和原理的讲解非常清晰。
什么是 CNN？Convolutional Neural Network，中文译为「卷积神经网络」。
【新智元导读】GitHub上根据星级（stra）列出了最常用的53个深度学习项目。其中，最受欢迎的是TensorFlow。表格的整理人ID分别是aymericdamien、lenck、pjreddie、vmarkovtsev和JohnAllen。这样一份实用工具表，赶紧收藏吧~ 项目名称星数简介TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148由Torch实现的神经网络算法。Deep Dream9042一款图像
写这篇文章的目的是给现有web开发的同事提供一些新的开发方向，认识新的js开发领域!
我想大多数人和我一样，第一次听见“人工智能”这个词的时候都会觉得是一个很高大上、遥不可及的概念，特别像我这样一个平凡的前端，和大部分人一样，都觉得人工智能其实离我们很遥远，我们对它的印象总是停留在各种各样神奇而又复杂的算法，这些仿佛都是那些技术专家或者海归博士才有能力去做的工作。我也曾一度以为自己和这个行业没有太多缘分，但自从Tensorflow发布了JS版本之后，这一领域又引起了我的注意。在python垄断的时代，发布JS工具库不就是意味着我们前端工程师也可以参与其中？
神经网络可视化是指通过图形化的方式展示神经网络的结构、参数、输入、输出、中间结果等信息，可以帮助用户更好地神经网络的内部工作原理和特征提取过程，以优化神经网络模型
机器之心报道 机器之心编辑部 1980 年，福岛邦彦首次使用卷积神经网络实现了模式识别，他被认为是真正的卷积神经网络发明者。 近日，福岛邦彦（Kunihiko Fukushima）获得 2021 年度鲍尔奖「Bower Award and Prize for Achievement in Science」的消息在学界引来关注。 获奖理由：通过发明第一个深度卷积神经网络「Neocognitron」将神经科学原理应用于工程的开创性研究，这是对人工智能发展的关键贡献。 鲍尔奖是美国奖金额度最高的科技奖，由富兰克
神经网络（NN）架构图制作起来往往费时耗力，很多时候机器学习研究人员需要从头开始构建相关图。
Python 1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
为了帮助崭露头角的音乐家为他们的歌曲创造最佳节奏，来自日本AI创业公司的开发人员开发了一种名为Neural Beatboxer的深度学习系统，可将日常的声音转换为数小时自动编译的节奏。
深度学习是一种人工神经网络的应用，其应用范围包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等等。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种应用广泛的图像识别模型，其用于解决计算机视觉领域中的图像分类、目标检测、图像分割等问题。本文将详细介绍卷积神经网络的原理、结构和应用。
卷积神经网络是深度学习中非常重要的一种神经网络模型，目前在图像识别、语音识别和目标检测等领域应用非常广泛。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，使用反向传播(Back Propagation，BP)算法进行训练。
哈喽，大家好，今天来让我们了解下什么是卷及神经网络，在这篇文章中，我会介绍什么是卷积神经网络，以及卷积神经网络的基本结构和某些具体的应用。话不多说，马上进入正题。 卷积神经网络是近些年来兴起的一种人工网络结构，因为利用卷积神经网络在图片和语言方面能够给出更优秀的结果，因此呢，这种技术也被广泛的传播和应用。卷积神经网络最常用的部分是计算机图片识别。不过因为他的不断创新和不断地迭代也被广泛的用于了视频分析，自然语言处理，药物发现等等。近期很火的阿尔法狗能让计算机看懂围棋，这也是利用了这门技术。 那现在让我们概
随着科学技术的不断发展，在一些领域之中也慢慢地会出现一些听起来非常高端的专业名词，很多业内人士可能都不太明白该名词的含义，因此外行更是不懂是什么东西了，就比如卷积神经网络。对于很多人来说，听到“卷积神经网络”这个词，应该都会思考这是不是人脑之中的某一神经，也或者是某一种思维导图的名称，但实际上卷积神经网络并不是这个意思。那么卷积神经网络究竟是什么呢？
来自：CSDN.NET 链接：http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714（点击尾部阅读原文前往，文章中相关链接请点击阅读原文查看） 原文：http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介：赵屹华，计算广告工程师@搜狗，前生物医学工程师，关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
Python 1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装
卷积神经网络之父YannLeCuu在1988年提出卷积神经网络时，将这种网络命名为LeNet。现在的卷积神经网络都是基于类似LeNet的网络构架。下图是一个简单的卷积神经网络的图例。 一个卷积神经网络由一个或多个卷积层(Convolution)+池化层(Pooling)，再加上一个全连结的前向神经网络组成。 卷积层Convolution 前面咱们已经知道图像卷积操作的原理了。一个卷积核滑动作用在一个图像上，能得到图像的一个对应的特征地图FeatureMap或者激活地图ActivationMap。之所以称为特
纵观过去两年，“深度学习”领域已经呈现出巨大发展势头。在计算机视觉领域，深度学习已经有了较大进展，其中卷积神经网络是运用最早和最广泛的深度学习模型，所以今天就和大家分享下卷积神经网络的工作原理。
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机器之心整理 机器之心编辑部 深度学习专项课程 Deeplearning.ai 中，也包含吴恩达和多位深度学习大牛的对话视频，之前 YouTube 上已经公开了他与 Geoffrey Hinton、Y
卷积神经网络最早是主要用来处理图像信息。如果用全连接前馈网络来处理图像时，会存在以下两个问题：
① 深度学习基础 : 大脑对外界事务的认知原理 , 是很多深度学习算法的基础 , 这里讨论人类的视觉原理 ,
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。
【AI科技大本营导读】深度卷积神经网络是这一波 AI 浪潮背后的大功臣。虽然很多人可能都已经听说过这个名词，但是对于这个领域的相关从业者或者科研学者来说，浅显的了解并不足够。近日，约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了一篇《我们该如何理解卷积神经网络？》的论文：
纵观过去两年，“深度学习”领域已经呈现出巨大发展势头。在计算机视觉领域，深度学习已经有了较大进展，其中卷积神经网络是运用最早和最广泛的深度学习模型，所以今天就和大家分享下卷积神经网络的工作原理。 首先来聊聊什么是深度学习？ 什么是深度学习 “Deep learningis abranch of machine learning based on a set of algorithms thatattempt to model highlevel abstractions in databy using a
在 2012 年的 ILSVRC 比赛中 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 使用深度卷积神经网络模型 AlexNet 以显著的优势赢得了比赛，top-5 的错误率降低至了 16.4% ，相比第二名的成绩 26.2% 错误率有了巨大的提升。 AlexNet 再一次吸引了广大研究人员对于卷积神经网络的兴趣，激发了卷积神经网络在研究和工业中更为广泛的应用。现在基于卷积神经网络计算机视觉还广泛的应用于医学图像处理，人脸识别，自动驾驶等领域。越来越多的人开始了解卷积神经网络相关
雷锋网注：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）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。 Yann LeCu
深度学习基础理论-CNN篇 卷积神经网络的发展历程 - 01 - 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，区别于神经网络其
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度神经网络模型，主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来实现特征提取和分类。
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
深度卷积神经网络是这一波 AI 浪潮背后的大功臣。虽然很多人可能都已经听说过这个名词，但是对于这个领域的相关从业者或者科研学者来说，浅显的了解并不足够。近日，约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了一篇《我们该如何理解卷积神经网络？》的论文：
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种神经网络模型，是深度学习的代表算法之一。它广泛应用于计算机视觉、语音处理等领域，在图像处理，语音识别方面具有非常强大的性能。针对计算机视觉任务，卷积神经网络能够很好的从大量的数据中做到特征的提取，并且降低网络的复杂度。
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现对大规模数据进行高效处理和学习。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是深度学习中最重要和最常用的算法之一，它在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
如图1所示，假设输入到神经网络中的是一张大小为256*256的图像，第一层隐藏层的神经元个数为241*241。在只考虑单通道的情况下，全连接神经网络输入层到第一层隐藏层的连接数为，也就是说输入层到第一层隐藏层有个参数（1为偏置项参数个数）。而在卷积神经网络中，假设我们使用了一个大小为16*16的卷积核，则输入层到第一层隐藏层的连接数为，由于我们的卷积核是共享的，因此参数个数仅为个。有时候为了提取图像中不同的特征，我们可能会使用多个卷积核，假设这里我们使用了100个大小为16*16的卷积核，则输入层到第一层隐藏层的参数个数也仅为，这依然远远少于全连接神经网络的参数个数。
最开始接触这个名词的时候，很长一段时间都将它看做一个高深莫测的神奇工具。竟然和大脑神经都有关系的算法，肯定很厉害！
卷积神经网络能够进行卷积运算，从局部输入图块中提取特征，并能够将表示模块化，同时可以高效地利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异，同样也让它对序列处理特别有效。对于某些序列处理问题，这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN，而且计算代价通常要小很多，并且，对于文本分类和时间序列预测等简单任务，小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN，而且速度更快
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，算法是实现任务的核心，因此深度学习必备算法的学习和理解是非常重要的。
本文主要介绍了计算机视觉领域中的卷积神经网络在图像分类、物体检测、语义分割和人脸识别等任务中的应用。通过详细的实战案例，展示了如何使用卷积神经网络解决实际问题。同时，本文还介绍了如何使用 TensorFlow 实现卷积神经网络，包括数据读取、网络结构、训练和评估等步骤。
② 池化过程 : 将图像分割成一块块小区域 , 每个区域只取一个值 , 取该区域的 最大值采样 , 或平均值采样 ;
大数据文摘转载自数据派THU 作者：陈之炎 本文让你读懂卷积神经网络。 2022年有专家曾经预测：在视觉领域，卷积神经网络(CNN)会和Transformer平分秋色。随着Vision Transformers (ViT)成像基准SOTA模型的发布， ConvNets的黎明业已到来，这还不算：Meta和加州大学伯克利分校的研究认为， ConvNets模型的性能优越于ViTs。 在视觉建模中，虽然Transformer很快取代了递归神经网络，但是对于那些小规模的ML用例， ConvNet的使用量会出现陡降。而
卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是一种专门用来处理网格结构数据（例如图像数据）的前馈神经网络，是由生物学家Hubel和Wiesel在早期关于猫脑视觉皮层的研究发展而来。Hubel和Wiesel通过对猫脑视觉皮层的研究，发现初级视觉皮层中的神经元会响应视觉环境中特定的特征（称之为感受野机制），他们注意到了两种不同类型的细胞，简单细胞和复杂细胞。其中，简单细胞只对特定的空间位置和方向具有强烈的反应，而复杂细胞具有更大的接受域，其对于特征位置的微小偏移具有不变性。
卷积神经网络属于前面介绍的前馈神经网络之一，它对于图形图像的处理有着独特的效果，在结构上至少包括卷积层和池化层。卷积神经网络是最近几年不断发展的深度学习网络，并广泛被学术界重视和在企业中应用，代表性的卷积神经网络包括LeNet-5、VGG、AlexNet 等。
注：该篇幅参考斯坦福大学的教程，有兴趣的朋友可以去阅读。 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络和前几次介绍的神经网络非常相似：它们都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏差。每个神经元都得到一些输入数据，进行内积运算后再进行激活函数运算。整个网络依旧是一个可导的评分函数：该函数的输入是原始的图像像素，输出是不同类别的评分。在最后一层（往往是全连接层），网络依旧有一个损失函数（比如SVM或Softmax），并且在神经网络中我们实现的各种技巧和要点依旧适用于卷积神经网络。 那么有哪些地方变化了呢？卷积
卷积神经网络和前几次介绍的神经网络非常相似：它们都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏差。每个神经元都得到一些输入数据，进行内积运算后再进行激活函数运算。整个网络依旧是一个可导的评分函数：该函数的输入是原始的图像像素，输出是不同类别的评分。在最后一层（往往是全连接层），网络依旧有一个损失函数（比如SVM或Softmax），并且在神经网络中我们实现的各种技巧和要点依旧适用于卷积神经网络。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），对于图像处理有出色表现，在计算机视觉中得到了广泛的应用。
卷积神经网络由输入层（input layer)、卷积层（convolution layer)、池化层（pooling layer)、全连接层（fully connected layer)和输出层（output layer)组成。
实际上，很少的人会训练整个卷积神经网络（使用随机的初始化），因为相对来说，很少有足够大的数据集可以用于训练。作为代替，常见的方式是在一个很大的数据集中预训练一个卷积神经网络（比如ImageNet，120万张1000类别图片），然后或者将这个训练后的网络参数作为初始化参数，或者直接作为一个特质提取器用于所关注的任务。三种常见的迁移学习类型如下所示：
英文原文：https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/
作为 Facebook 人工智能部门主管， Yann LeCun 是 AI 领域成绩斐然的大牛，也是行业内最有影响力的专家之一。 近日，LeCun在卡内基梅隆大学机器人研究所进行了一场 AI 技术核心问题与发展前景的演讲。他在演讲中提到三点干货： 1. 无监督学习代表了 AI 技术的未来。 2. 当前 AI 应用的热点集中在卷积神经网络。 3. 用模拟器提高无监督学习的效率是大势所趋。 演讲完整视频如下。该视频长 75 分钟，并包含大量专业术语，因此雷锋网节选关键内容做了视频摘要，以供读者浏览。 以下
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