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#卷积神经网络

卷积神经网络,是一种前馈神经网络,人工神经元可以响应周围单元,可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。在机器学习中,卷积神经网络是一种深度前馈人工神经网络,已成功地应用于图像识别。

卷积核的基本概况

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目标检测是计算机视觉中的一个基本任务,它涉及到在图像或视频中检测并定位特定的类别目标。2D目标检测意味着确定目标在图像中的位置(以2D边界框表示),并对目标进行...

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【深度学习实验】卷积神经网络(八):使用深度残差神经网络ResNet完成图片多分类任务

Qomolangma

本实验实现了实现深度残差神经网络ResNet,并基于此完成图像分类任务。

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【深度学习实验】卷积神经网络(七):实现深度残差神经网络ResNet

Qomolangma

输入数据通过上述序列模块self.b1、self.b2、self.b3、self.b4、self.b5和self.head进行处理,最终输出分类...

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【深度学习实验】卷积神经网络(六):自定义卷积神经网络模型(VGG)实现图片多分类任务

Qomolangma

卷积神经网络在图像处理方面具有很强的优势,它能够自动学习到具有层次结构的特征表示,并且对平移、缩放和旋转等图像变换具有一定的不变性。这些特点使...

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【深度学习实验】卷积神经网络(五):深度卷积神经网络经典模型——VGG网络(卷积层、池化层、全连接层)

Qomolangma

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【深度学习实验】卷积神经网络(四):自定义二维汇聚层:最大汇聚(max pooling)和平均汇聚(average pooling)

Qomolangma

本实验实现了一个自定义的二维汇聚层(池化层),包括前向传播中进行最大池化、平均池化等操作。

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【深度学习实验】卷积神经网络(三):自定义二维卷积层:步长、填充、输入输出通道

Qomolangma

本实验实现了二维卷积神经网络的卷积层设置步长、填充、输入输出通道等功能。

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【深度学习实验】卷积神经网络(二):自定义简单的二维卷积神经网络

Qomolangma

本实验实现了一个简单的二维卷积神经网络,包括二维互相关运算函数和自定义二维卷积层类,并对一个随机生成是二维张量进行了卷积操作。

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【深度学习实验】卷积神经网络(一):卷积运算及其Pytorch实现(一维卷积:窄卷积、宽卷积、等宽卷积;二维卷积)

Qomolangma

本文主要介绍了卷积运算及其Pytorch实现,包括一维卷积(窄卷积、宽卷积、等宽卷积)、二维卷积。

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【深度学习入门篇 ⑧】关于卷积神经网络

@小森

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【深度学习入门篇 ⑥】PyTorch搭建卷积神经网络

@小森

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啥是卷积核?动画演示

用户9861443

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