论文研究基于卷积神经网络的路面病害检测技术 .pdf

基于匹配和优化的激光雷达室内SLAM算法及其应用研究_陈映冰.caj

传统人脸检测算法往往不能自动地从原始图像中提取有用的检测特征,而卷积神经网络可以轻易地提取高维度的特征信息,广泛用于图像处理领域。针对上述缺点,采用简单高效的深度学习Caffe框架并通过AlexNet

基于RBF神经网络的入侵检测技术研究,是基于神经网络的对入侵检测技术的一种研究方法。

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作为一个十余年来快速发展的崭新领域,深度学习受到了越来越多研究者的关注,它在特征提取和建模上都有着相较于浅层模型显然的优势.深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示,而这些表示具有良好的泛

本文档从最基础的原理着手，介绍了使用CNN卷积神经网络进行图片分类，是利用深度学习通过卷积神经网络进行图片分类比较不错的参考资料。

回顾近年来国内外植物叶片分类的研究进展，指出传统方法存在的缺陷。简述卷积神经网络在图像分类的优势，为了简单高效地对植物叶片进行识别，提出一种基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNe

卷积神经网络CNN的并行化研究并行化MapReduce框架GPU加速

卷积神经网络在围棋策略中的应用，扶潇，刘知青，计算机围棋一直是人工智能学者研究的一个重大的问题。而由于围棋落子策略拥有广大的搜索空间，在当前计算机性能的前提下，普通的