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- 如何最简单、通俗地理解卷积神经网络? - 知乎
一、笔记 0)卷积神经网络 (CNN)-结构 ① CNN结构一般包含这几个层: 输入层:用于数据的输入 卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层:由于卷积也是一种线性运算,因此需要增加非线性映射 池化层:进行下采样,对特征图稀疏处理,减少数据运算量。 全连接层:通常在CNN的尾部进行
- 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么? - 知乎
近 6000 字长文梳理深度神经网络结构。 先来一个省流版回答:卷积神经网络(CNN)只是深度神经网络(DNN)家族中的一员,其处理数据(如图像)的核心方式是卷积操作,因此而得名。而深度神经网络不是某一种网络,而是一个统称,它可以是任何结构的神经网络,自然CNN也包含其中。原则上
- CNN(卷积神经网络)是什么?有何入门简介或文章吗? - 知乎
想要了解一下CNN的原理及作用,还有实现方法。
- 卷积神经网络 - 知乎
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种常见的深度学习网络架构,受生物自然视觉认知机制启发而来。1959年,Hubel Wiesel发现了大脑视觉系统的、信息处理的分级架构。在20世纪末 [1]设计了卷积网络并将其应用于手写数字识别中后,卷积神经网络技术并没有取得研究人员的足够重视。受
- CNN卷积神经网络的始祖文是哪篇? - 知乎
CNN这个名字最早是Yann LeCun在关于LeNet的论文 GradientBased Learning Applied to Document Recognition 中提出来的。 但明确提出利用CNN的结构,特征提取 --> 池化层(Pooling)--> 卷积 --> 分类 识别,的第一篇的论文应该是,福岛邦彦的 Neocognitron: A Self-organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by
- 什么是卷积神经网络? - 知乎
定义: 简而言之, 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks) 是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器,常用来分析视觉图像。卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家Yann LeCun,目前在Facebook工作,他是第一个通过卷积神经网络在 MNIST数据集 上解决手写数字问题的人。
- CNN、RCNN、YOLO等和Alexnet、VGG等的关系是什么? - 知乎
看了深度学习的入门有些蒙圈。RCNN、fastRCNN、fasterRCNN、YOLO、SSD、YOLOv2是由CNN逐步发展而来的,Le…
- CNN(卷积神经网络)最早是哪一年提出,是如何发展的? - 知乎
想了解CNN最早的原型是什么,是哪篇论文里提的,而后又是有哪些具有重大意义的论文? 想追一追这些论文看…
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