卷积神经网络CNN代码解析mb.pdf

卷积神经网络CNN代码解析-matlab.doc 卷积神经网络CNN代码解析 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）的作者是 Rasmus Berg Palm (rasmusbergpalm@) 代码下载：/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 这里我们介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分。 DeepLearnToolbox-master中CNN内的函数：调用关

2017-02-03 约2.42千字 11页立即下载

卷积神经网络(CNN)代码实现(MNIST)解析摘要.doc 卷积神经网络(CNN)代码实现(MNIST)解析共7层：依次为输入层、C1层、S2层、C3层、S4层、C5层、输出层，C代表卷积层(特征提取)，S代表降采样层或池化层(Pooling)，输出层为全连接层。 1. 各层权值、偏置(阈值)初始化：各层权值、偏置个数计算如下： (1)、输入层：预处理后的32*32图像数据，无权值和偏置； (2)、C1层：卷积窗大小5*5，输出特征图数量6，卷积窗种类1*6=6，输出特征图大小28*28，因此可训练参数(权值+偏置)：(5*5*1)*6+6=150+6； (3)、S2层：卷积窗大小2*2，输出下采样图数量6，

2018-09-02 约4.34万字 29页立即下载

卷积神经网络全面解析之代码详解.docx HYPERLINK /view/6b0d951d49649b6649d74750 \o 卷积神经网络全面解析(3) \t _blank 卷积神经网络全面解析之代码详解本文介绍多层感知机算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自： HYPERLINK /tutorial/lenet.html \l lenet \t _blank Convolutional Neural Networks (LeNet)。一、CNN卷积神经网络原理简介要讲明白卷积神经网络，估计得长篇大论，网上有很多博文已经写得很好了，所以本文就不重复了，如果你了解CNN，那可以往

2016-11-24 约1.79万字 24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

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

2018年CNN卷积神经网络原理.doc go 一、CNN卷积神经网络原理简介 /u012162613/article/details本文主要是详细地解读CNN的实现代码。如果你没学习过CNN，在此推荐周晓艺师兄的博文： HYPERLINK /zouxy09/article/details/8781543 \t _blank Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七），以及UFLDL上的 HYPERLINK /wiki/index.php/%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%8F%90%E5%8F%96 \t _blank 卷积特征提取、 HYPERLINK /wiki

2018-10-20 约3.08万字 35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

Keras：Keras高级模型：卷积神经网络CNN.docx PAGE1 PAGE1 Keras：Keras高级模型：卷积神经网络CNN 1卷积神经网络CNN简介 1.1CNN的基本概念 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN通过其独特的架构设计，能够自动学习图像的特征，无需人工进行特征提取。这一特性使得CNN在图像识别、图像分类、目标检测等领域取得了显著的成果。 1.1.1卷积层卷积层是CNN的核心组成部分，它通过卷积核（也称为滤波器）在输入图像上滑动，对图像的局部区域进行加权求和操作，从而提取图像的特征。卷积核的权重

2024-08-27 约1.56万字 16页立即下载

卷积神经网络全面解析(2).docx 卷积神经网络全面解析（2）一、介绍 ?????????这个文档讨论的是CNNs的推导和实现。CNN架构的连接比权值要多很多，这实际上就隐含着实现了某种形式的规则化。这种特别的网络假定了我们希望通过数据驱动的方式学习到一些滤波器，作为提取输入的特征的一种方法。 ?????????本文中，我们先对训练全连接网络的经典BP算法做一个描述，然后推导2DCNN网络的卷积层和子采样层的BP权值更新方法。在推导过程中，我们更强调实现的效率，所以会给出一些Matlab代码。最后，我们转向讨论如何自动地学习组合前一层的特征maps，特别地，我们还学习特征maps的稀疏组合。 ? 二、全连接的反向传播算法 ??

2025-04-07 约5.76千字 13页立即下载

卷积神经网络.docx 摘要随着近些年目标检测技术的发展，R-CNN算法逐渐发展为检测领域的主流算法，其底层逻辑在于制定目的性进行搜索或通过CNN网络的运行，生成多种候选框，并针对其进行梳理和分类，其特点在于具备较高的准确性；YOLO和SSD的底层逻辑主要通过图片的各个区域展开取样，在此过程中的长宽比和尺寸不要求一致，并通过CNN网络进行提取，最终实现分类，其优势在于计算效率高，只需一步就能实现，不过其缺陷在密集采样中达到均衡性存在一定难度。而在当前端侧智能、端云协同的行业发展趋势下，算法在移动端的部署应用则显得尤其重要。相较于的中心化处理，智能终

2023-01-06 约2.2万字 8页立即下载

4.2 基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别模型.pdf 大数据，成就未来基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别模型目录 1 背景与目标 2 数据采集 3 人脸检测 4 建模前数据整理

2020-10-15 约1.7万字 69页立即下载

基于CNN-SVM的深度卷积神经网络轴承故障识别研究.pdf 基于CNN-SVM的深度卷积神经网络轴承故障识别研究胡晓依;荆云建;宋志坤;侯银庆【期刊名称】《《振动与冲击》》【年(卷),期】2019(038)018 【总页数】6页(P173-178) 【关键词】卷积神经网络;支持向量机;振动信号;故障识别【作者】胡晓依;荆云建;宋志坤;侯银庆【作者单位】中国铁道科学研究院铁道科学技术研究发展中心北京100081;北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044 【正文语种】中文【中图分类】TH17 基于数据驱动的智能诊断主要是通过机器学习方法对由信号处理得到的故障特征进行分类识别，常用的识别算法有：支持向量机(SupportVector

2024-12-03 约1.02万字 11页立即下载

卷积神经网络(CNN)算法支持的晶片的最小监督自动检查(AI).pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113409234 A (43)申请公布日 2021.09.17 (21)申请号 20201

2023-06-22 约1.81万字 19页立即下载

需求预测：深度学习模型_（9）.卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用.docx PAGE1 PAGE1 卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用在上一节中，我们探讨了时间序列数据的特点及其在需求预测中的重要性。时间序列数据具有顺序性和时间依赖性，这使得传统的机器学习方法在处理这类数据时面临挑战。为了更好地捕捉时间序列中的模式和特征，深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），在时间序列预测中得到了广泛应用。 1.卷积神经网络（CNN）简介 卷积神经网络（CNN）最初应用于图像识别和处理任务，其强大的特征提取能力使其在多个领域取得了卓越的成果。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够有效地捕捉输入数据中的局部特征和全局特征。在时间序列数据中，这些特

2025-04-11 约1.98万字 35页立即下载

卷积神经网络中的注意力权重解析.docx PAGE 1- 卷积神经网络中的注意力权重解析一、注意力权重概述 (1)注意力权重是近年来在深度学习领域，尤其是在卷积神经网络（CNN）中备受关注的一个概念。它源于人类视觉系统对信息处理的方式，即根据当前任务的需求，对输入信息进行选择性关注。在卷积神经网络中，注意力权重被用来强调或抑制某些特征区域，从而提高模型对重要信息的识别能力。这种机制能够帮助模型在处理复杂任务时，更加高效地利用资源，避免对不相关信息的过度关注。 (2)注意力权重的引入使得卷积神经网络能够更加灵活地处理不同类型的数据。在图像识别、目标检测、语义分割等任务中，注意力权重能够帮助模型识别出图像中的关键区域，从而提高任务的准确

2025-01-21 约2.25千字 4页立即下载