基于卷积神经网络的声音识别

循环、卷积神经网络 参考伯禹学习平台《动手学深度》课程内容内容撰写的学习笔记 原文链接:https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV 感谢

卷积神经网络 基本概念 主要包括卷积层、池化层、填充、步幅、输入通道与输出通道。 二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel

首次在图像识别和文本分类中用到如此深度的卷积神经网络。

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。