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《卷积神经网络（CNN）：解锁视觉与多模态任务的深度学习核心》卷积神经网络（CNN）是深度学习在计算机视觉领域的重要突破，专为处理网格状数据（如图像）设计，后也扩展到自然语言处理等领域。

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卷积神经网络(CNN)全面解析卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种专门设计用于处理具有网格结构数据(如图像)的深度学习模型。其核心思想是通过局部感受野、权重共享和空间下采样来自动学习图像的特征表示。

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计算机视觉(CV)——卷积神经网络基础各参数含义各参数含义

pytorch+tensorboard+可视化CNN数据预处理：改变了尺寸、归一化加载数据集：定义网络结构并实例化效果展示： output = torch.reshape(output,(-1,3,111,111)) 这个地方是池化之后是这样的池化之前是 output = torch.reshape(output,(-1,3,222,222))

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灰狼算法+四模型对比！GWO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测摘要：聚划算！大对比！灰狼算法+四模型对比！GWO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测，该代码特别适合需要横向对比不同深度学习模型性能的时序预测场景，研究者可通过参数快速适配不同预测需求，调整模型参数优化预测精度。

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单变量单步时序预测：CNN-GRU卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU卷积神经网络结合门控循环单元是一种结合了卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的深度学习模型，广泛应用于时间序列预测：

深度学习-卷积神经网络CNN-卷积层我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。

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PSO-TCN-BiLSTM-MATT粒子群优化算法优化时间卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测/故障诊断Matlab实现1.Matlab实现PSO-TCN-BiLSTM-MATT粒子群算法优化时间卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测，PSO-TCN-BiLSTM-Multihead-Attention；

【机器学习③】 | CNN篇本文将系统讲解卷积神经网络（CNN）的核心原理，以及LeNet-5、AlexNet、GoogLeNet、ResNet四大经典网络的结构、实现与应用。通过PyTorch代码示例，从基础原理到实际操作，帮助读者理解CNN如何处理多维数据、经典网络的设计逻辑及实现方法，读完可掌握CNN的核心概念与落地技能。

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python案例：基于python 神经网络cnn和LDA主题分析的旅游景点满意度分析随着旅游业的快速发展，满意度分析成为评估旅游景点质量和提升游客体验的重要手段。作为中国的旅游城市之一，其旅游景点吸引了大量游客。然而，如何科学评估和提升旅游景点的满意度，成为当前旅游管理和发展中的重要问题。

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CNN实战项目关于项目实现的文档说明书，三个要素：数据、模型、训练关于项目的基本介绍。大颗粒度分类：以物种作为分类，比如飞机、青蛙、狗、猫、马、鹿等。

深度学习核心：卷积神经网络 - 原理、实现及在医学影像领域的应用🧑 博主简介：CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者，高级开发工程师，数学专业，10年以上C/C++, C#,Java等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQL server,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用，熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,qt,python等，具备多种混合语言开发能力。撰写博客分享知识，致力于帮助编程爱好者共同进步。欢迎

CS231n2017-Lecture9经典CNN架构笔记首先回顾一下LeNet-5，该网络结构为[CONV-POOL-CONV-POOL-FC-FC]，卷积层使用的的卷积核，步长为1,；池化层使用的size，步长为2

10 卷积神经网络训练和测试结果：

U-Net vs. 传统CNN：为什么医学图像分割需要跳过连接？医学图像分割是医学影像分析中的⼀项关键技术，它旨在将图像中的不同组织、器官或病变区域精确地分离出来。这项技术对于疾病诊断、治疗规划和预后评估具有不可估量的价值。然⽽，医学图像的复杂性和多样性，以及对分割精度极⾼的要求，使得这项任务充满挑战。在深度学习兴起之前，传统的图像分割⽅法往往难以满⾜临床需求。随着卷积神经⽹络（CNN）的出现，图像识别领域取得了突破性进展，但传统CNN在像素级图像分割任务中仍存在局限性。为了解决传统CNN在医学图像分割领域的局限性，U-Net应运⽽⽣。本⽂将深⼊探讨U-Net这⼀专为

CNN卷积神经网络之VggNet和GoogleNet经典网络模型（四）从“小卷积堆叠”到“多尺度并行”，2014 年 ImageNet 冠亚军架构全拆解含历史背景、设计哲学、数学推导、可视化理解、训练技巧、面试高频 & 可直接运行代码（PyTorch 2.x 兼容）

基于深度学习的医学图像分析：使用BERT实现医学文本分类前言医学图像分析是计算机视觉领域中的一个重要应用，而医学文本分类则是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要任务。近年来，深度学习技术在医学图像分析和医学文本分类中都取得了显著的进展。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为一种强大的预训练语言模型，已经在多种NLP任务中取得了优异的性能。本文将详细介绍如何使用BERT实现医学文本分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握基于BERT的医学文本分类技术。一、医学文本分类

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关于神经网络CNN的搭建过程以及图像卷积的实现过程学习通过如下博客内容学习了CNN搭建的步骤，按照博主的思路完成了cnn网络的构建并完成50个epoch的训练并画出损失函数的曲线图时有满满的成就感

从矩阵表示到卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）在机器学习和深度学习的世界里，处理复杂的数据结构和模式识别是一个核心挑战。本文将带你了解如何通过矩阵表示简化神经网络的表达，并深入探讨**卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）**这两种强大的工具，分别用于处理图像和序列数据。