CNN应用-阿里云

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。 CN...

详细介绍CNN卷积层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域取得巨大成功的深度学习模型。其中，卷积层是CNN的核心组成部分之一，具有重要的作用。本文将详细介绍CNN卷积层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。 1. 卷积...

深度学习在蘑菇分类中的应用：基于卷积神经网络的蘑菇识别研究

蘑菇是一类广泛分布的真菌，其中许多种类具有重要的食用和药用价值，但也存在着一些有毒蘑菇。因此，准确地区分可食用和有毒的蘑菇对于保障人们的食品安全和健康至关重要。本研究旨在基于机器学习技术开发一种蘑菇分类系统，以实现对蘑菇的自动分类和识别。通过构建合适的数据集和训练机器学习模型，我们可以实现对蘑菇的准...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

深度学习教程 | CNN应用：人脸识别和神经风格转换

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更新时间 2023-12-06 22:49:00

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