【Python机器学习专栏】卷积神经网络（CNN）的原理与应用
在深度学习的众多架构中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）因其在图像识别、视频分析和自然语言处理等领域的卓越表现而广受关注。CNN能够有效地处理具有空间关系的数据，如图像中的像素和时间序列数据。本文将探讨CNN的基本原理、结构组成以及如何利用Python实现一个简单的CNN模型。 CNN的基...
卷积神经网络的原理、结构和应用
深度学习是一种人工神经网络的应用，其应用范围包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等等。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种应用广泛的图像识别模型，其用于解决计算机视觉领域中的图像分类、目标检测、图像分割等问题。本文将详细介绍卷积神经网络的原理、结构和应用。 卷积神经网络的原理 卷积神经网络是一种前馈神经网络，其主要特点是具有卷积层...
卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用与优化
随着计算机与人工智能技术的不断发展，图像识别已经成为一项重要而具有挑战性的任务。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习算法，在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将详细介绍CNN在图像识别中的应用，并探讨一些优化策略，以提高其性能和效果。 CNN基础知识 卷积层：CNN最重要的部分之一，通过卷积操作从输入图像中提取特征。卷积层使...
卷积神经网络CNN入门篇——形成、演变及其应用和影响。
形成 卷积神经网络最初是受到视觉系统的神经机制启发、针对二维形状的识别设计的一种生物物理模型，在平移情况下具有高度的不变形，在缩放和倾斜情况下也具有一定的不变形。这种生物物理模型集成了“感受野”的思想，可以看作一种特殊的多层感知器或者前馈神经网络，具有局部连接、权值共享的特点，其中大量神经元按照一定方式组织起来对视野中的交叠区域产生反应。发展历程 $1962$年，$Hubei$和$Wiese....
基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用及详解2.0
基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用依旧是DTI也就是药物靶体交互预测，数据训练预测模型框架没有变化，只有数据集的读取&处理和重新构造及损失函数选择发生变化，其余部分发生细微变化。一、前期基础（建议先阅读下面链接1.0版本的前期基础文章）前期基础文章：点击打开《基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用及详解》文章二、卷积神经网络CNN实现案例分析案例目的：是构造卷积神经网....
基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用及详解
一、卷积神经网络CNN定义卷积神经网络（CNN，有时被称为 ConvNet）是很吸引人的。在短时间内，它们变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成。二、卷积神经网络CNN的原理博主学....
ShuffleNetV2:设计轻量化卷积神经网络的理论准则和应用实现
@toc 参考论文：ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 作者：Ningning Ma, Xiangyu Zhang, Hai-Tao Zheng, Jian Sun; 上一篇我们复现过ShuffleNetV1架构，今天来复现ShuffleNetV2架构 前置知识：Mobile....
学习笔记 | 深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用
图像识别是一种利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是计算机视觉领域的一个主要研究方向，在以图像为主体的智能化数据采集与处理中具有十分重要的作用和影响。目前图像识别技术在图像搜索、商品推荐、用户行为分析以及人脸识别等互联网应用产品中,，同时在智能机器 人、无人自动驾驶和无人机等高新科技产业以及生物学、医学和地质学等众多学科领域具有广阔的应用前景。早期的图像识....
文本分类(下)-卷积神经网络(CNN)在文本分类上的应用
1 简介原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战2 论文1《Convolutional Neural Networks for Senten....
轻量级深度卷积神经网络在农业机器人中的应用
在本文中，作者提出了学习轻量级模型的一个非常新颖的方式，在实现精度超过 90% 的同时让训练速度快了一个数量级，让参数也少了一个数量级。作者主要使用了以下三个步骤：1). 将预先训练好的模型适应于手头的任务中。2). 在适应的模型中使用模型压缩技术来学习到一个具有更少参数的轻量级深度卷积神经网络（DCNN）3). 作者将 K 个轻量级模型结合起来作为一个混合模型来提高轻量级模型的性能最后，这个方....
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