卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks），是深度學(xué)習(xí)（deep learning）的代表算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表征學(xué)習(xí)（representation learning）能力，能夠按其階層結(jié)構(gòu)對(duì)輸入信息進(jìn)行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為“平移不變?nèi)斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于二十世紀(jì)80至90年代，時(shí)間延遲網(wǎng)絡(luò)和LeNet-5是最早出現(xiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；在二十一世紀(jì)后，隨著深度學(xué)習(xí)理論的提出和數(shù)值計(jì)算設(shè)備的改進(jìn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了快速發(fā)展，并被應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理等

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自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的疑點(diǎn)分析
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）的核心技術(shù)主要包括以下幾個(gè)方面：局部連接、權(quán)值共享、多卷積核以及池化。這些技術(shù)共同作用，使得CNN在圖像和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著成就，并廣泛用于車輛自動(dòng)駕駛的圖像目標(biāo)識(shí)別中。

智駕最前沿

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04/07 11:25

自動(dòng)駕駛卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
融合注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(CNN-BiLSTM-Attention)的多變量
CNN-BiLSTM-Attention模型是一種在自然語(yǔ)言處理(NLP)任務(wù)中常用的強(qiáng)大架構(gòu)，如文本分類、情感分析等。它結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(BiLSTM)和注意力機(jī)制的優(yōu)勢(shì)，能夠捕捉局部特征和序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)程依賴關(guān)系。

算法小狂人

2772

03/25 12:25

Python 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
CNN-SVM時(shí)間序列預(yù)測(cè)/詳細(xì)原理講解
CNN-SVM（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-支持向量機(jī)）是一種將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與支持向量機(jī)（SVM）組合起來(lái)的深度學(xué)習(xí)模型。CNN-SVM模型的目標(biāo)是通過(guò)結(jié)合CNN的特征提取能力和SVM的分類能力來(lái)提升圖像分類、模式識(shí)別等任務(wù)的性能。以下詳細(xì)介紹這兩種模型各自的數(shù)學(xué)原理及其組合后的工作原理。

算法小狂人

1031

03/24 15:30

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN
關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些概念你厘清了么~
隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展，AI可以越來(lái)越多地支持以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)或者難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。本文基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的意義。CNN是一種能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強(qiáng)大工具，例如識(shí)別音頻信號(hào)或圖像信號(hào)中的復(fù)雜模式就是其應(yīng)用之一。

亞德諾半導(dǎo)體

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2024/10/22

機(jī)器學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
目標(biāo)檢測(cè)算法的動(dòng)態(tài)重構(gòu)硬件加速系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論概述
本文介紹了一般目標(biāo)檢測(cè)算法的動(dòng)態(tài)重構(gòu)硬件加速系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論概述

森森Tech

3016

2024/09/04

FPGA DPU
寫給小白的AI入門科普
AI，是artificial intelligence的縮寫。Artificial，很多同學(xué)認(rèn)字認(rèn)半邊，會(huì)以為是藝術(shù)（art）的什么形容詞。其實(shí)不然，artificial的意思就是“人工的、人造的”，和natural（天然的）是反義詞。Intelligence，這個(gè)不容易認(rèn)錯(cuò)，是“智能”的意思。英特爾（Intel）公司的名字，就是基于這個(gè)詞的前五個(gè)字母。

鮮棗課堂小棗君

2088

2024/08/04

AI 機(jī)器學(xué)習(xí)
使用Python卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進(jìn)行圖像識(shí)別的步驟
使用Python構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行圖像識(shí)別通常包括以下步驟：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：獲取并準(zhǔn)備圖像數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)集中包含圖像和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽。對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，如縮放、歸一化和增強(qiáng)。導(dǎo)入庫(kù)：導(dǎo)入必要的庫(kù)，如TensorFlow或Keras用于搭建CNN模型，以及Numpy用于處理數(shù)據(jù)。構(gòu)建CNN模型：定義CNN模型的結(jié)構(gòu)：包括卷積層、池化層、全連接層等。選擇適當(dāng)?shù)募せ詈瘮?shù)，如ReLU。

eefocus_3901714

1112

02/12 07:14

Python 圖像識(shí)別
全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fully Convolutional Neural Network，F(xiàn)CN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的語(yǔ)義分割、圖像識(shí)別等任務(wù)中。相較于傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)去掉全連接層，使用卷積和上采樣運(yùn)算實(shí)現(xiàn)端到端的像素級(jí)預(yù)測(cè)，從而適用于處理不同尺寸的輸入數(shù)據(jù)并輸出相同大小的輸出。

eefocus_3901714

3660

2024/11/05

深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理和應(yīng)用
全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fully Convolutional Networks，F(xiàn)CN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，專門用于處理圖像語(yǔ)義分割問(wèn)題。相較于傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），F(xiàn)CN通過(guò)替換全連接層為全卷積層，使得輸入可以是任意大小的圖像，在輸出上產(chǎn)生與輸入同樣大小的預(yù)測(cè)。

eefocus_3901714

880

2024/10/21

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)