深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算
深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 1.计算机视觉与卷积神经网络 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被...
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深度学习入门基础CNN系列——池化（Pooling）和Sigmoid、ReLU激活函数
想要入门深度学习的小伙伴们，可以了解下本博主的其它基础内容：我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念池化（Pooling）池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征代替网络在该位置的输出，其好处是当输入数据做出少量平移时，经过池化函数....
python深度学习之卷积神经网络(CNN)的使用，包括卷积与池化（附源码，超详细）
卷积神经网络CNN是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络在设计中，四个核心关键是1：网络局部互联2：网络核权值共享3：下采样4：使用多个卷积层1.卷积操作是信号处理与数字图像处理领域中常用的方法，通过对图像进行卷积处理，能够实现图像的基本模糊，锐化，降低噪声，提取边缘特征等功能，是一种常见的线性滤波方法。原图片如下对图像进行卷积处理并且边缘锐化后如....
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