深度学习卷积神经网络从入门到精通_李玉鑑.pdf

深度学习 第3章-卷积神经网络.ppt ******与之前的CNN结构相比，AlexNet的设计和训练具有以下特点：ReLU激活函数：使用ReLU代替传统的sigmoid或tanh，加快训练速度，减少梯度弥散和爆炸。数据扩充：通过随机裁剪、平移和翻转扩充数据量。从256×256图像中截取224×224区域及水平翻转镜像，增加数据量。Dropout：在训练中随机丢弃神经元，防止过拟合。主要应用于最后三个全连接层。多GPU训练：使用多块GPU并行计算，突破单GPU显存限制，加快训练速度。局部响应归一化（LRN）：借鉴“侧抑制”思想，对ReLU输出进行局部归一化，增强泛化能力。*3.3.2AlexNetVGG是由牛津大学VGG组提出的CN

2025-04-10 约1.05万字 52页立即下载

神经网络与深度学习第12章典型卷积神经网络模型.pptx 典型卷积神经网络主讲人：王改华湖北工业大学电气学院自动化系电话mail GoogLenet，2014年Imagenet比赛第一Szegedy等更关注通过优化网络结构从而降低网络的复杂程度提出inception模型。使用Inception模块构建的GoogLeNet的训练参数数量只有AlexNet的1/12，但在ImageNet上的图像分类准确度提高了。GoogLenet网络 GoogLenet网络GoogLeNet是以Inception结构为基础搭建起来的。利用Inception结构增加网络的宽度和深度，很好地利用了网络中的计算资源。Inception的主要思想包括：（1）采用不同大小的卷积核

2024-09-16 约9.2千字 38页立即下载

常见的深度学习-CNN卷积神经网络.ppt Convolutional Neural Networks 江南大学-数媒学院-许鹏 Outline Overview CNN-Overview 卷积神经网络是一种受到视觉感知机制启发的深度学习结构。1959年Hubel和Wiesel发现动物的视觉皮质细胞负责在感知域内探测光照，受其启发，1980年Kunihiko Fukushima提出了一种新型认知机并被认为是CNN的先驱。 1990年，LeCun发表了一篇奠定现在CNN结构的重要文章，他们构建了一个叫做LeNet-5的多层前馈神经网络，并将其用于手写体识别。就像其他前馈神经网络，它也可以使用反向传

2018-11-05 约4.85千字 20页立即下载

深度学习中的卷积神经网络架构优化.pdf 深深度度学学习习中中的的卷卷积积神神经经网网络络架架构构优优化化一一、、卷卷积积神神经经网网络络架架构构优优化化的的基基础础理理论论（（一一））卷卷积积运运算算的的本本质质特特性性 卷积神经网络（CNN）的核特征在于其局部感知机制与参数共享特性。二维离散卷积通过滑动窗口方式提取空间特征，3×3 小卷积核的广泛应用验证了局部特征组合的有效性。卷积核的通道维度扩展使网络具备多尺度特征融合能力，而步长参数控制特征图降采样比例，直接影响模型感受野。在特征图维度变化过程中，零填充策略的应用平衡了边界信息损失与特征图尺寸缩减之间的矛盾。空洞卷积的引入突破了传统卷积的连续采样限制，通过扩大感受野提

2025-03-25 约3.68千字 2页立即下载

4.1 深度学习之卷积神经网络CNN.pdf 大数据，成就未来 卷积神经网络CNN 深度学习 深度学习发展历程[TensorFlow实战google深度学习框架] 1. 感知机网络（解决线性可分问题，20世纪40年代） 2. BP神经网络（解决线性不可分问题，20世纪80年代） 3. 深度神经网络（海量图片分类，2010年左右）大数据挖掘专家 2 深度学习 深

2020-10-16 约6.53千字 28页立即下载

3深度学习-第三章 卷积神经网络.pptx 第三章卷积网络第一节卷积层;从全连接到卷积 全连接网络适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征表格数据更适合建模特征之间的交互当数据中有先验结构时，全连接网络可能不适合示例：图像数据由二维像素网格组成，将图像数据展平成一维向量，再将数据送入一个全连接网络忽略了每个图像的空间结构信息，即左右相邻像素之间的相关性卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络 能够更好地处理数据中的空间结构示例：图像 卷积神经网络的核心思想是利用卷积操作来提取输入数据的特征，它由多个卷积层、池化层和全连接层组成;卷积运算示例输入数据为4×4大小的矩阵，卷积核为2×2大小的矩阵，输出为

2025-03-27 约4.11千字 50页立即下载

基于卷积神经网络的深度学习模型.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的深度学习模型一、卷积神经网络概述 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种专门为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型，如图像、视频和音频等。CNN的核心思想是利用卷积操作提取特征，并通过池化操作降低特征的空间维度，从而实现特征的学习和压缩。自从20世纪80年代CNN被提出以来，随着深度学习技术的发展，CNN在图像识别、物体检测、图像分割等领域取得了显著的成果。在图像识别领域，CNN的表现尤为出色。以AlexNet为例，它是由AlexKrizhevsky等人在2012年ImageNet竞赛中提出的，是首个在Im

2025-01-19 约2.08千字 4页立即下载

达观数据深度学习之卷积神经网络终稿.docx 达观数据深度学习资料之卷积神经网络1深度学习背景深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一，通过建立类似于人脑的分层模型结构对输入数据逐级提取从底层到高层的特征从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。近年来谷歌微软IBM百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发，在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域都取得了巨大成功。从对实际应用的贡献来说，深度学习可能是机器学习领域最近这十年来最成功的研究方向。卷积神经网络是深度学习中重要的发展分支，达观数据整理了相关资料并给出了深入浅出的介绍。（达观数据符汉杰）2深度学习基础知识：神经

2017-03-14 约4.25千字 10页立即下载

深度学习CNN卷积神经网络.pptx ;Outline;CNN-Overview;CNN-Overview;CNN-Overview;Convolution;Convolution;Convolution;Sparse Connectivity;Parameter Sharing;Convolutional Layer;Convolutional Layer;Convolutional Layer;Pooling;Pooling Layer;Convolutional Layer;Fully-connected Layer;Equivariant Representation;Parameters;

2018-11-11 约小于1千字 20页立即下载

深度学习第二讲-卷积神经网络.pptx DeepLearning-卷积神经网络2025.02.10 目录神经网络基础回顾卷积神经网络CNN介绍卷积神经网络原理基于CNN的图像分类实践参考资料QA 神经网络基础回顾激活函数（例如Sigmoid）单个神经元的定义构建复杂网络结构数学推导(目标函数z和成本函数J) 卷积神经网络CNN介绍传统机器学习在图像识别上的缺陷MachineLearningDeepLearningFeatureextractionClassificationFeatureextraction+ClassificationDogCat1.人工提取特征依靠经验,领域知识,成本非常高2.特征提取和学习通过不同算搞定,效果损

2025-05-05 约2.51千字 22页立即下载

深度学习-NN卷积神经网络.pptx ;Outline;CNN-Overview;CNN-Overview;CNN-Overview;Convolution;Convolution;Convolution;Sparse Connectivity;Parameter Sharing;Convolutional Layer;Convolutional Layer;Convolutional Layer;Pooling;Pooling Layer;Convolutional Layer;Fully-connected Layer;Equivariant Representation;Parameters;

2018-10-17 约小于1千字 20页立即下载

《深度学习 》课件第3章-卷积神经网络.pptx 单击此处添加文本;;;;5;2、CNN的层次结构 ;3、前馈运算与损失函数 ;;;;;;01;;卷积运算在神经网络中用于分析图像，通过卷积核与输入数据相乘累加，得到特征图，用于后续层的处理。;;;;;;;;;;;;;;LeNet-5是由YannLeCun等人于1998年提出的早期卷积神经网络模型，广泛用于手写数字识别任务（如MNIST数据集）。它引入了卷积层和池化层，通过卷积核提取局部特征，并利用池化层降低特征图尺寸以增强模型鲁棒性。 LeNet-5使用Sigmoid激活函数引入非线性，能够学习复杂的图像特征。它在MNIST数据集上取得了优异性能，为深度学习在计算机视觉领域的发展奠定了基础，并

2025-04-07 约3.39千字 52页立即下载

常见的深度卷积神经网络.ppt 目录 神经网络简要介绍经典深度神经网络模型 LeNet AlexNet VGGNet Network in Network (MIN) GoogLeNet ResNet 深度学习框架及实例 深度学习在计算机视觉中的应用 神经网络简要介绍经典深度神经网络模型 LeNet AlexNet VGGNet Network in Network (MIN) GoogLeNet ResNet 深度学习框架简介在计算机视觉中的应用目录 神经网络兴衰史 神经网络简要介绍第一次兴起（1958年）：感知机，由于没有引入非线性，不能求解异或问题。第二次兴起（1986年）：将B

2018-11-05 约1.64万字 106页立即下载

《深度卷积神经网络》.ppt 目录 神经网络简要介绍经典深度神经网络模型 LeNet AlexNet VGGNet Network in Network (MIN) GoogLeNet ResNet 深度学习框架及实例 深度学习在计算机视觉中的应用 神经网络简要介绍经典深度神经网络模型 LeNet AlexNet VGGNet Network in Network (MIN) GoogLeNet ResNet 深度学习框架简介在计算机视觉中的应用目录 神经网络兴衰史 神经网络简要介绍第一次兴起（1958年）：感知机，由于没有引入非线性，不能求解异或问题。第二次兴起（1986年）：将B

2018-10-19 约1.64万字 106页立即下载

第3章 深度卷积神经网络基础.pptx 第3章深度卷积神经网络基础目录CONTENTS3.1监督学习和无监督学习3.2欠拟合和过拟合3.3反向传播3.4损失和优化3.5激活函数3.6卷积神经网络基础第3章深度卷积神经网络基础深度学习是机器学习的一个分支,它从有限的样本数据中通过算法总结出一般性的规律,然后将这些规律应用到新的未知数据上。它的核心模型是神经网络,而神经网络存在多种不同的形式,包括递归神经网络、卷积神经网络、人工神经网络和前馈神经网络等。深度卷积神经网络(deepconvolutionalneuralnetworks,DCNN)是一类在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型,主要用于图像识别、目标检测、图像分割等任务。

2025-02-25 约1.66万字 92页立即下载

深度学习 卷积神经网络从入门到精通_李玉鑑.pdf

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