cnn卷积神经网络原理讲解

一、原理讲解 1. 卷积神经网络的应用 分类（分类预测） 检索（检索出该物体的类别） 检测（检测出图像中的物体，并标注） 分（将图像分出来） 脸识...

话说回来,可以看到整个过程需要在如下几层进行运算: 输入层:输入图像等信息 卷积层:用来提取图像的底层特征 池化层:防止过拟合,将数据维度减小 全连接层:汇总卷积层和池化层得到的图像的底层特征和信息 输出层:根据全连接层的信息得到概率最大的结果   可以看到其中最重要的一层就是卷积层,这也是卷积神经网络名称的由来

向AI转型的程序员都关注了这个号 👇👇👇 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种在计算机觉域取得了巨大成功的深度学习模型。...

3小时让你学会CNN卷积神经网络,理论详解与项目实战。(深度学习丨神经网络丨龙曲良丨工智能丨AI)

卷积神经网络 （Convolutional Neural Network, CNN）。 卷积神经网络同样是一种前馈神经网络，他的神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，在大规模...

这也是卷积神经网络在图像分类里的一个重要应用。【ps：卷积神经网络可以对一张进行是猫还是狗进行分类。如果一张里有猫有狗有鸡，我们要分别...