这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记,再看懂这个笔记之前,最好具有CNN的一些基础。
卷积神经网络(CNN)是一种常用的深度学习算法,它由卷积层、池化层和全连接层构成,其中卷积层和池化层是CNN的核心组成部分。在卷积层中,神经网络会对输入的图像数据进行卷积运算,从而提取出局部特征；而在
import numpy as np import sys def conv_(img, conv_filter): filter_size = conv_filter.shape[1] result
目的:使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤:(1)预处理。首尾端的静音切除,降低对后续步骤造成的干扰,然后进行声音分帧,把声音切开成帧,,各帧之间一般是有交叠。(2)特征提取。运用的算法为倒谱系数(
**各位同学上一节课我们介绍了信号上面的卷积运算,并且从信号上面的一个卷积运算类推到我们这里的二维图片上面一个卷积运算,也就是说,从一个核到一个整个图片之间,一个这两个函数之间的,做一个积分,然后形成
不会脉冲神经网络没关系,这个matlab程序将卷积神经网络转换为脉冲神经网络
本文来自简书,文章主要讲解了CNN的基本概念,由什么结构组成的,卷积神经网络 VS.传统神经网络相关内容。初识卷积神经网络(CNN)从今天起,正式开始讲解卷积神经网络。这是一种曾经让我无论如何也无法弄
1 前言 本文以MNIST手写数字分类为例,讲解使用一维卷积和二维卷积实现 CNN 模型。关于 MNIST 数据集的说明,见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。实验中主要用到 Conv1
本文来自简书,本文主要介绍了一个完整的卷积神经网络(CNN),卷积的滤波器(Filter)是如何工作的呢?请参见下文。 上篇文章简单地地介绍了神经网络和深度学习,在神经网络中,每一层的每个神经元都与下
人工智能,CNN(深度学习之卷积神经网络)的教学版PPT,讲解的很到位,非常具体,希望对各位有所帮助
