深度学习CNN卷积神经网络.pptx

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

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

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

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

卷积神经网络CNN代码解析mb.pdf

2021-10-04 约小于1千字 7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

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

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

深度学习 卷积神经网络从入门到精通_李玉鑑.pdf 智能系统与技术丛书华章IT 关千深度学习的专题性著作，也是掌握卷积神经网络内涵的进阶之书 Deep

2019-03-06 约1.65千字页立即下载

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-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