简单讲解CNN(卷积神经网络)
简单讲解CNN(卷积神经网络)卷积神经网络(CNN)是一种强大的深度学习模型,广泛应用于图像处理和计算机视觉任务。在本文中,我们将通过一个具体的案例,详细讲解CNN的工作原理和应用,并提供相关的演示代码。假设我们有一个图像分类任务,需要将图像分为猫和狗两类。我们将使用CNN来训练一个模型,使其能够自动识别图像中的猫和狗。首先,我们需要准备训练数据集和测试数据集。训练数据集包含带有标签的图像,标签....
CNN卷积神经网络手写数字集实现对抗样本与对抗攻击实战(附源码)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~在讨论卷积神经网络时,给出了一个用卷积神经网络来完成手写体数学识别的示例,其TensorFlow2版本能达到0.986的识别率。用该卷积神经网络模型来示例对抗样本对神经网络模型的攻击。用训练好的卷积神经网络模型对该对抗样本图片进行预测,得到错误结果为3。 记原始样本为x,原始样本的对抗样本为x_adv,添加的扰动为r。它们之间的关系为:一般....

【MATLAB 】CNN卷积神经网络回归预测
1 基本定义随机森林时序预测算法是一种基于随机森林的时间序列预测方法。它的基本思想是利用多个决策树对时序数据进行预测,其中每个决策树都使用不同的随机抽样方式选择训练数据,以减小过拟合的风险。 随机森林时序预测算法的主要步骤如下:样本抽样:从原始数据中随机抽取一部分样本,用于训练每个决策树。特征抽样:从原始特征中随机选取一部分特征,用于训练每个决策树。决策树训练:使用抽样得到的样本和特征,构建多个....

基于CNN卷积神经网络的目标识别matlab仿真,数据库采用cifar-10
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.算法理论概述 CNN是一种专门用于图像处理的神经网络架构,其核心是卷积层、池化层和全连接层。CNN利用卷积操作和池化操作来自动学习图像中的特征,然后通过全连接层将这些特征映射到不同类别的标签上,实现图像分类和目标识别。 CNN的核心思想是局部感受野的权重共享,即相同卷积核在图像的不同位置进行卷积操作,从而有效地减...

基于CNN卷积神经网络的口罩检测识别系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 新型冠状病毒可以通过呼吸道飞沫等方式传播,正确佩戴口罩可以有效切断新冠肺炎病毒的传播途径,是预防感染的有效措施。国内公众场合要求佩戴口罩。而商场、餐饮、地铁等人员密集型的场所对人流量高峰时段的应对措施往往令人力不从心,会消耗大量的人力资源且容易漏检,因此实现口罩人脸检测与识别能够自动检测是否佩戴口罩,减...

头疼!卷积神经网络是什么?CNN结构、训练与优化一文全解
本文全面探讨了卷积神经网络CNN,深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化,详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层,最后列出其训练与优化的多项关键技术:训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。作者 TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管....

基于CNN卷积神经网络的调制信号识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述 在无线通信系统中,调制信号的识别是一项重要的任务。通过识别接收到的信号的调制方式,可以对信号进行解调和解码,从而实现正确的数据传输和通信。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习模型,在图像和信号处理领域取得了显著的成功。 卷积神经网络(CNN...

m基于CNN卷积神经网络的口罩识别系统matlab仿真,带GUI操作界面,可以检测图片和视频,统计人数
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 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。 Convnets 背后有三个关键动机:局部感受野、共享权重和池化。 (1)局部感受野 如果想保留图像中的空间信息,那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。...

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...
CNN 卷积神经网络(下)
9.7 Residual Net如果将 3×3 的卷积一直堆下去,该神经网络的性能会不会更好?Paper:He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep Residual Learning for Image Recognition[C]// IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. I....

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