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卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
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115 楼 ponety 2014-07-02 14:45
114 楼 fsfs 2014-07-01 10:57
113 楼 xawllppsdd 2014-06-30 09:17
112 楼 yujiain2008 2014-06-24 15:43
111 楼 四书五经 2014-06-14 16:21
110 楼 z390174504 2014-06-06 22:52
109 楼 chunguangtang 2014-06-04 15:40
108 楼 jdlsfl 2014-06-02 21:09
107 楼 paladin1988 2014-05-30 16:09
106 楼 lfy9608110935 2014-05-30 15:45
105 楼 kxkkk 2014-05-23 00:21
104 楼 zxlyecf2 2014-05-20 15:02
103 楼 雨一直下 2014-05-12 17:40
102 楼 水平凡 2014-05-06 13:45
101 楼 laber 2014-05-06 13:10
100 楼 javadu 2014-05-06 12:31
99 楼 hyhai7 2014-05-06 09:50
98 楼 gf4656280 2014-05-06 09:43
97 楼 wangguo 2014-05-04 14:46
这些不是书,是ITeye博主的专栏
比书更有针对性和实践性
96 楼 lingpeiyong 2014-05-04 14:01
95 楼 david_je 2014-05-04 13:21
94 楼 dengminghua1016 2014-05-04 13:01
93 楼 java007008 2014-05-04 13:01
92 楼 x_root 2014-05-04 10:12
91 楼 beaing 2014-05-01 22:14
90 楼 hwning 2014-04-30 15:45
89 楼 Kingson_Wu 2014-04-30 14:32
88 楼 josico 2014-04-30 13:28
87 楼 shenguanghui 2014-04-30 10:31
86 楼 zhang1685701 2014-04-29 17:14