很全面,很深刻的卷积神经网络(CNN)原理讲解。
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
ThefirstCNNappearedintheworkofFukushimain1980andwascalledNeocognitron.Thebasicarchitecturalideasbehi
深度学习、人工智能、机器学习、卷积神经网络的调研。
卷积神经网络(高清版,详细介绍卷积神经网络原理,可编辑内容
反卷积跟1维信号处理的反卷积计算是很不一样的,FCN作者称为backwardsconvolution,有人称Deconvolutionlayerisaveryunfortunatenameandsho
介绍卷积神经网络卷积层,以及一些最新改进卷积,包括:转置卷积、空洞卷积、可变形卷积、3D卷积等
利用卷积神经网络对mnist数据集进行分类,代码采用python进行编写,并有详细的注释,且文件自带mnist数据集。用户需要搭建好tensorflow环境配合python即可运行。
深度讲解卷积神经网络,理论、实践与应用 版面清晰,适合学习深度学习、想深入理解卷积神经网络的同学
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