作者: 【方向】
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4年前
在图像分析中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在时间和内存方面优于全连接网络（Full Connected, FC）。这是为什么呢？卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中
作者: 技术小甜
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5年前
1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用，卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外，卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需
作者: uncle_ll
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5年前
首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/64813 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积
作者: 【方向】
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6年前
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的
作者: 博文视点
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4年前
深度学习在公众面前爆得大名，还是要归功于2016 年AlphaGo的胜利，在AlphaGo大红大紫的同时，人们也牢牢记住了这个原本陌生的专有名词——“深度学习”（deep learning）。 而卷积神经网络是最先落地的深度学习技术之一，被广泛应用于各种现实
作者: 商业新知
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3年前
来源商业新知网，原标题：深度学习之卷积神经网络经典模型 LeNet-5模型 在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年，Yann LeCun教授提出的，它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷
作者: 王树义
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4年前
不愿意看那一堆公式符号，却想知道卷积神经网络（Convolutional Neural Network）如何做图像分辨？分享一段我给自己研究生的讲解答疑视频，希望对你有帮助。 茫然 常有朋友问，我的Python和数据科学课程开在哪个学期，他们想过来蹭课。 不
作者: 文艺小青年
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5年前
1. CNN的基本结构 首先我们来看看CNN的基本结构。一个常见的CNN例子如下图： 图中是一个图形识别的CNN模型。可以看出最左边的船的图像就是我们的输入层，计算机理解为输入若干个矩阵，这点和DNN基本相同。 接着是卷积层（Convo
