cnn

机器翻译基础与模型之二：基于CNN的模型相比于全连接网络，卷积神经网络最大的特点在于具有局部连接（Locally Connected）和权值共享（Weight Sharing）的特性。

基于卷积神经网络的皮肤病识别系统（pytorch框架，python源码，GUI界面，前端界面）更多图像分类、图像识别、目标检测等项目可从主页查看功能演示：皮肤病识别系统 vgg16 resnet50 卷积神经网络 GUI界面前端界面（pytorch框架 python源码）_哔哩哔哩_bilibili

Matlab深度学习（四）——AlexNet卷积神经网络网络搭建参考：手撕 CNN 经典网络之 AlexNet（理论篇）-CSDN博客在实际工程应用中，构建并训练一个大规模的卷积神经网络是比较复杂的，需要大量的数据以及高性能的硬件。如果通过训练好的典型网络稍加改进，用少量数据进行训练并加以应用

卷积神经网络 (CNN)网络结构：卷积层：两个卷积层，每个卷积层后接 ReLU 激活函数。最大池化层用于降低维度。全连接层：使用一个隐藏层（128 个神经元）和一个输出层（10 类分类任务）。数据集：使用 PyTorch 内置的 MNIST 数据集，其中包含手写数字的灰度图像。训练过程：使用交叉熵损失函数 (CrossEntropyLoss)。优化器为 Adam，学习率设为 0.001。每轮训练输出损失。测试与可视化：测试模型在测试集上的准确率。可视化 6 张测试样本的预测结果与真实标签。

拓端研究室TRL

MATLAB用CNN-LSTM神经网络的语音情感分类深度学习研究全文链接：https://tecdat.cn/?p=38258在语音处理领域，对语音情感的分类是一个重要的研究方向。本文将介绍如何通过结合二维卷积神经网络（2 - D CNN）和长短期记忆网络（LSTM）构建一个用于语音分类任务的网络，特别是针对语音情感识别这一应用场景。文中将展示相关代码和实验结果，包括数据处理、模型架构定义、训练以及测试等环节，并对重要步骤和结果进行详细阐述和分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

基于卷积神经网络的农作物病虫害识别与防治系统，vgg16，resnet，swintransformer，模型融合（pytorch框架，python代码）更多图像分类、图像识别、目标检测等项目可从主页查看功能演示：农作物病虫害识别与防治系统，vgg16，resnet，swintransformer，模型融合，卷积神经网络（pytorch框架，python代码）_哔哩哔哩_bilibili

‌DNN（深度神经网络）和CNN（卷积神经网络）区别‌DNN（深度神经网络）和CNN（卷积神经网络）在结构、应用领域和训练方法上存在显著区别。‌DNN是一种最简单的神经网络，由多个神经元组成，每个神经元与前一层的所有神经元相连，信号从输入层向输出层单向传播。DNN具有较高的灵活性，能够适应各种类型的数据和任务，广泛应用于语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。然而，DNN的参数数量较多，训练和推理的计算成本较高。‌12

tcn 对比 cnn-attension-gru联合模型,时间序列预测，深度神经网络1. **模型结构和功能**： - TCN是一种基于卷积的网络，擅长处理序列数据，通过扩张卷积（dilated convolutions）和残差连接（residual connections）来捕捉长距离依赖关系。 - CNN-attention-GRU联合模型结合了卷积神经网络（CNN）的局部特征提取能力、注意力机制（attention mechanism）的聚焦能力以及双向门控循环单元（BiGRU）的长短期记忆能力。

Eternal-Student

ANN DNN CNN SNN这些缩写代表了不同类型的人工神经网络： • ANN（Artificial Neural Network）：人工神经网络，是模仿人脑神经元之间连接和交互方式的计算模型。它由节点（或称为“神经元”）组成的网络，这些节点通过加权连接相互连接。ANN可以用于解决分类、回归、模式识别等多种问题。 • CNN（Convolutional Neural Network）：卷积神经网络，是一种深度学习架构，特别适用于处理具有明显网格状拓扑结构的数据，如图像（2D网格）和音频（1D网格）。CNN通过卷积层来提取输入数据的特

醒了就刷牙

Bottom-Up Attention(借助CNN)“Bottom-Up Attention”（自底向上的注意力机制）是一种在计算机视觉领域常用的技术，特别是在图像理解和视觉任务中，借助卷积神经网络（CNN）来增强模型对图像不同区域的关注。这种机制模仿了人类的视觉注意力系统，通过聚焦图像中的关键区域来有效地进行处理。

OrienterNet在二维公共地图实现视觉定位的模型论文来自MetaAI：https://arxiv.org/pdf/2304.02009https://arxiv.org/pdf/2304.02009github代码：

阿万音玲羽

李沐《动手学深度学习》kaggle树叶分类(ResNet18无预训练)python代码实现在尝试这个树叶分类之前，作者仅仅看完了ResNet残差网络一章，并没有看后面关于数据增强的部分，这导致在第一次使用最原始的ResNet18直接跑完训练数据之后的效果十分的差，提交kaggle后的准确仅有20%左右。本文最后依然使用未经预训练的手写ResNet18网络，但做了一定的数据增强，最终在较少的迭代次数下在kaggle精度能达到80%。

【Python · PyTorch】卷积神经网络（基础概念）卷积神经网络从猫视觉皮层电生理研究中获得启发，通过仿造生物的视知觉机制来构建模型。卷积网络中卷积核的设定就对应着视觉神经系统中视觉皮层对视觉空间的组织。

哇咔咔哇咔

【科普】简述CNN的各种模型卷积神经网络（CNN）是深度学习中的重要组成部分，广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。在CNN的发展过程中，许多经典的网络架构被提出并不断改进，其中包括VGG、ResNet、GoogleNet等。

拓端研究室TRL

Python注意力机制Attention下CNN-LSTM-ARIMA混合模型预测中国银行股票价格|附数据代码...全文链接：https://tecdat.cn/?p=38195股票市场在经济发展中占据重要地位。由于股票的高回报特性，股票市场吸引了越来越多机构和投资者的关注。然而，由于股票市场的复杂波动性，有时会给机构或投资者带来巨大损失。考虑到股票市场的风险，对股价变动的研究与预测能够为投资者规避风险。传统的时间序列模型ARIMA无法描述非线性时间序列，并且在建模前需要满足诸多条件，在股票预测中无法取得显著成果（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

严文文-Chris

【卷积神经网络】一、定义和基本概念卷积神经网络（Convolutional Neural Network，缩写CNN）是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。

代码猪猪傻瓜coding

关于几种卷积1*1卷积分组卷积&深度可分离卷积空洞卷积、膨胀卷积转置卷积https://zhuanlan.zhihu.com/p/80041030

Matlab程序猿小助手

【MATLAB源码-第209期】基于matlab的MSK调制解调仿真，对比三种解调方法的误码率分别是相干解调，1比特差分，2比特差分。最小频移键控（Minimum Shift Keying，简称MSK）是一种特殊的连续相位频移键控（CPFSK），它以其频谱效率高、抗干扰能力强而著称，广泛应用于无线通信系统。MSK调制的独特之处在于它的相位连续性和最小频移量，这使得它在频谱利用和抗噪声能力方面具有明显的优势。

卷积神经网络基础1980年日本NHK技术研究所的研究员福岛邦彦(Kunihiko Fukushima)提出最早期的卷积网络。

CNN和RCNN的关系和区别RCNN（Region-based Convolutional Neural Network）和 CNN（Convolutional Neural Network）是两种不同的神经网络架构，它们在应用和结构上有所不同。以下是它们之间的主要区别：