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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks， CNN）是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks），是深度學(xué)習(xí)（deep learning）的代表算法之一。

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

五種CNN模型的尺寸，計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量對(duì)比詳解

CNN模型火速替代了傳統(tǒng)人工設(shè)計(jì)（hand-crafted）特征和分類器，不僅提供了一種端到端的處理方法，還大幅度地刷新了各個(gè)圖像競(jìng)賽任務(wù)的精度，更甚者...

2017-12-08 標(biāo)簽：cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15.7萬 0

深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過程

前面幾篇文章講到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，但是對(duì)于它在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過程可能還是不太明白，所以這節(jié)主要通過模型的可視化來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層中是如...

2018-05-17 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.7萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程

輸入層。輸入層是整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，在處理圖像的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，它一般代表了一張圖片的像素矩陣。比如在圖6-7中，最左側(cè)的三維矩陣的長(zhǎng)和寬代表了圖像的大...

2021-05-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.9萬 0

什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNS）解析

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出，可以識(shí)別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。

2022-08-10 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.9萬 0

手動(dòng)設(shè)計(jì)一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（前向傳播和反向傳播）

本文主要寫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行一次完整的訓(xùn)練，包括前向傳播和反向傳播，并自己手寫一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2018-05-28 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.8萬 1

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在哪

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡(jiǎn)...

2024-07-04 標(biāo)簽：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)神經(jīng)元 1.6萬 0

深度學(xué)習(xí)中的YOLOv2-Tiny目標(biāo)檢測(cè)算法詳細(xì)設(shè)計(jì)

近年來，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，DNN）為代表的深度學(xué)習(xí)算法在許多計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)上取得了巨大突破，如圖...

2020-11-30 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2萬 0

【科普】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)基礎(chǔ)介紹

對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)進(jìn)行介紹，主要內(nèi)容包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5結(jié)構(gòu)分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意事項(xiàng)...

2017-11-16 標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.1萬 0

一文詳解深度學(xué)習(xí)的5 種架構(gòu)

深度學(xué)習(xí)由不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的深度網(wǎng)絡(luò)組成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已存在很長(zhǎng)一段時(shí)間，但多層網(wǎng)絡(luò)（每個(gè)層提供一定的功能，比如特征提?。┑拈_發(fā)讓它們變得更加實(shí)用。增加層數(shù)意味...

2018-05-28 標(biāo)簽：gpu 深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.1萬 0

基于國(guó)產(chǎn)AI編譯器ICRAFT部署YOLOv5邊緣端計(jì)算的實(shí)戰(zhàn)案例

人工智能領(lǐng)域中各種算法模型的不斷研究和改進(jìn)。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、transf...

2024-01-03 標(biāo)簽：gpu 物聯(lián)網(wǎng)人工智能 1.1萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帖子

全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別

標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5661 0

改進(jìn)MobileViT-v1與MobileViT-v2的相關(guān)方法介紹

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PYNQ+

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Keras可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的4種方法

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如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法去解決機(jī)器監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類問題？

標(biāo)簽：人工智能 cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2681 1

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu)和常用框架

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)集識(shí)別的技巧包介紹

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一種專門用于檢測(cè)小目標(biāo)的框架Dilated Module

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對(duì)卷積層的C++實(shí)現(xiàn)詳細(xì)介紹

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關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探秘的簡(jiǎn)單了解

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資料下載

3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別立即下載

類別：傳感與控制 2018-01-30 標(biāo)簽：手勢(shì)識(shí)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2298 0

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從概念到結(jié)構(gòu)、算法解析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)立即下載

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理立即下載

類別：通信網(wǎng)絡(luò) 2021-03-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1076 0

一種應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)地質(zhì)儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)立即下載

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Walabot AI鎖舌開源分享立即下載

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資訊

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN圖解

之前在網(wǎng)上搜索了好多好多關(guān)于CNN的文章，由于網(wǎng)絡(luò)上的文章很多斷章取義或者描述不清晰，看了很多youtobe上面的教學(xué)視頻還是沒有弄懂，最后經(jīng)過痛苦漫長(zhǎng)...

2017-11-16 標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5.8萬 0

回顧和總結(jié)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程

從1989年LeCun提出第一個(gè)真正意義上的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到今天為止，它已經(jīng)走過了29個(gè)年頭。自2012年AlexNet網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)之后，最近6年以來，卷積神...

2018-05-20 標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VGG 5.7萬 0

什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？基本結(jié)構(gòu)是什么？有哪些應(yīng)用領(lǐng)域？

特別強(qiáng)調(diào)的是：CNN在圖像處理和圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了很大的成功，在國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的ImageNet數(shù)據(jù)集上，許多成功的模型都是基于CNN的。CNN相較于傳統(tǒng)的圖...

2018-07-16 標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4.6萬 0

為什么說三維重建才是計(jì)算機(jī)視覺的靈魂?

權(quán)龍教授為我們介紹了三維重建的歷史發(fā)展與應(yīng)用前景。

2019-07-02 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.1萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三大特點(diǎn)_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實(shí)現(xiàn)

局部連接，局部連接會(huì)大大減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。在處理圖像這樣的高維度輸入時(shí)，讓每個(gè)神經(jīng)元都與前一層中的所有神經(jīng)元進(jìn)行全連接是不現(xiàn)實(shí)的。讓每個(gè)神經(jīng)元只與輸入數(shù)據(jù)...

2021-05-11 標(biāo)簽：cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.5萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要兩個(gè)特征

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種目前計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域廣泛使用的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，與傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同，它包含有非常特殊的卷積層和降采樣層（有些文章和書籍里...

2020-05-04 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.4萬 0

解析Transformer中的位置編碼 -- ICLR 2021

引言 Transformer是近年來非常流行的處理序列到序列問題的架構(gòu)，其self-attention機(jī)制允許了長(zhǎng)距離的詞直接聯(lián)系，可以使模型更容易學(xué)習(xí)...

2021-04-01 標(biāo)簽：編碼 CV 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.3萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)

在機(jī)器視覺的概念中，圖像識(shí)別是指軟件具有分辨圖片中的人物、位置、物體、動(dòng)作以及筆跡的能力。計(jì)算機(jī)可以應(yīng)用機(jī)器視覺技巧，結(jié)合人工智能以及攝像機(jī)來進(jìn)行圖像識(shí)別。

2021-05-13 標(biāo)簽：圖像識(shí)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2萬 0

ai大模型和小模型的區(qū)別

ai大模型和小模型的區(qū)別? 人工智能領(lǐng)域中的模型分為兩種，一種是大模型，另一種是小模型，兩者在訓(xùn)練和應(yīng)用中有著明顯的區(qū)別。本文將從定義、特點(diǎn)、應(yīng)用等方...

2023-08-08 標(biāo)簽：AI cnn 自然語言處理 1.1萬 0

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法

整體框架目標(biāo)檢測(cè)算法主要包括：【兩階段】目標(biāo)檢測(cè)算法、【多階段】目標(biāo)檢測(cè)算法、【單階段】目標(biāo)檢測(cè)算法什么是兩階段目標(biāo)檢測(cè)算法，與單階段目標(biāo)檢測(cè)有什么...

2021-04-30 標(biāo)簽：檢測(cè)器 SVM 目標(biāo)檢測(cè) 1.1萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)手冊(cè)

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加速度傳感器是一種能夠測(cè)量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
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盡管最初傅里葉分析是作為熱過程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征?！叭我狻钡暮瘮?shù)通過一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對(duì)簡(jiǎn)單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
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HCS12X系列單片機(jī)簡(jiǎn)介 Freescale 公司的16位單片機(jī)主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個(gè)系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機(jī)以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡(jiǎn)稱S12系列，典型的S12總線速度可以達(dá)到25MHZ。
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直流電壓

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凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡(jiǎn)單的端對(duì)端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
ATmega16單片機(jī)

ATmega16單片機(jī)

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緩沖電路

緩沖電路

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LPC2368

LPC2368

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Buck-Boost

Buck-Boost

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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開單獨(dú)使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能，常見的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個(gè)開關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開關(guān)管和兩個(gè)二極管，可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
識(shí)別技術(shù)

識(shí)別技術(shù)

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所謂識(shí)別技術(shù)，也稱為自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過被識(shí)別物體與識(shí)別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息，并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
電磁繼電器

電磁繼電器

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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動(dòng)控制電路中，它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動(dòng)開關(guān)”。故在電路中起著自動(dòng)調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
制冷片

制冷片

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VCM

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