脉冲耦合神经网络在图像处理中的应用 Image Processing Using Pulse-Coupled Neural Networks
卷积神经网络和递归神经网络(构建神经网络,进行数据处理,包括卷积神经网络和递归神经网络)
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本文档言简意赅地介绍了卷积神经网络的原理,从最基础的反向传播梯度下降开始介绍,是学习搭建卷积神经网络非常不错的参考资料。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习
本文提出一种基于RBF神经网络的医学图像分类算法,利用像素的特征信息作为训练样本对RBF神经网络进行训练,使用训练后的RBF神经网络图像的分类识别,对不同的分类结果赋予不同rgb值进行显示。实验结果表
基于卷积神经网络的人脸性别识别研究与应用,耿凯悦,刘晓鸿,人脸包含着人类的性别、种族、肤色,年龄等重要信息,如果可以用计算机识别人脸,就可以方便且非接触式地获得大量人类的生物特征
摘要:随着图像数据的爆炸性增长,如何高效、准确的分类和处理这些数据成为人们急需解决的问题。本文针对这个问题,提出基于卷积神经网络(CNN)的图像分类技术。文章详细介绍了CNN算法的原理,通过采样、卷积
卷积神经网络详解
第一章回顾了理解卷积神经网络的动机； 第二章阐述了几种多层神经网络 ,并介绍当前计算机视觉领域应用中最成功的卷积结 构； 第三章具体介绍了标准卷积神经网络中的各构成组件 ,并从生物学和理论两个
