卷积神经网络（Convolutional Neural Network
机器学习是一种人工智能技术，通过让计算机从数据中学习和提取规律，从而实现对未知数据的预测和决策。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）是机器学习中的一种方法，主要应用于图像识别、语音识别、文本处理等领域。CNN 的特点是能够从复杂数据中提取特征，例如识...
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，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，如图像和语音等。CNN的核心思想是通过卷积操作和池化操作来提取输入数据的特征，并通过全连接层进行分类或回归任务。 CNN主要由以下几个关键组件组成： 卷积层ÿ...
【学习记录】《DeepLearning.ai》第十一课：深度卷积网络：实例探究(Deep convolutional models:case studies)
第十一课：深度卷积网络：实例探究(Deep convolutional models:case studies)2.1 为什么要进行实例探究PASS2.2 经典网络(Classic networks)三种经典的网络结构1.LeNet-5该网络结构没有使用padding，对于池化层，如果s=2,f=2,则图像的高度和宽度都缩小2倍，随着网络层的增加，图像的高度和宽度在缩小，而通道数在增加。用的是平....
【学习记录】《DeepLearning.ai》第十课：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)
第十课：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)1.1 计算机视觉(Computer vision)通常如果处理大图用传统的神经网络需要特别大的输入，因此需要大量内存。对于计算机视觉应用来说，要处理大图片，就需要进行卷积计算。1.2 边缘检测示例垂直边沿检测器:上图是一个垂直边沿检测器，注意它的计算过程。卷积过程，$6*6$的图形经过一个过滤器（或者叫卷积核....
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