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参照经典的卷积神经网络模型 Lenet-5的结构,提出一种适用于该数据集的CNN结构
基于卷积神经网络的图像识别研究
针对图像识别算法中图像集上几何曲面的特定分类会导致判别信息丢失的问题,提出一种融合卷积神经网络的改进型迭代深度学习算法(IIDLA)。该算法采用混合卷积网进行底层的平移不变特征学习,以层次化的方式迭代
传统的图像识别问题为经典的特征提取和模式匹配问题,共分为两个方面图像识别和特征匹配。本文首先对图像识别问题进行了分析和总结,选取了以Python语言的PTL库作为图像识别的基本架构,其基本思路为讲
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
卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶卷积神经网络基础二位互相关运算二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野填充和步幅填充:在输入的高宽两侧填充元素,通常填充0。步幅:卷积核在输入数组上每
动手学深度学习:卷积神经网络,LeNet,卷积神经网络进阶 卷积神经网络基础 目录: 1、卷积神经网络的基础概念 2、卷积层和池化层 3、填充、步幅、输入通道和输出通道 4、卷积层的简洁实现 5、池化
卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种图像分类方法,传统识别方法需要训练大量网络参数,造成了训练时间的增加和网络的过拟合;输入集需要进行前期预处理,丢失了图像的原有特征。与传统方法不同,卷积
本课件首先借用国外大牛的一个cnn的视频讲解介绍cnn的原理;然后分析了minist手写体识别框架;附带的两个程序是手写体识别程序在不同框架下搭建的。可以运行;
网络结构 项目下载地址 不使用框架实现全连接神经网络实现手写数字识别(layer封装好, 可以很好的扩展,修改) 第一个卷积层输入:2828、一通道、滤波器55个数为 6个、步长为1、不补零。 第一个
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