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早睡早起吧

目标检测篇---Fast R-CNN第一章 R-CNN 第二篇 Fast R-CNNFast R-CNN 作者：Ross Girshick 团队：Microsoft Research

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目标检测篇---faster R-CNN第一章 R-CNN 第二篇 Fast R-CNNFaster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 作者：Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick(fast R-CNN作者), and Jian Sun 团队：Microsoft Research

卷积神经网络：视觉炼金术士的数学魔法在人工智能的奇幻世界里，卷积神经网络（CNN）犹如掌握视觉奥秘的炼金术士，将原始像素的"铅块"淬炼成认知的"黄金"。这种融合数学严谨性与生物灵感的算法架构，正在重塑我们理解视觉世界的方式。本文将揭开CNN的神秘面纱，展现其背后的数学魔法与工程智慧。

明明跟你说过

从零开始用 PyTorch 搭建 CNN 手写数字识别模型（MNIST 实战教程）🐇明明跟你说过：个人主页🏅个人专栏：《深度探秘：AI界的007》 🏅🔖行路有良友，便是天堂🔖

多巴胺与内啡肽.

深度学习--卷积神经网络数据增强**数据增强(Data Augmentation)：**缓解深度学习中数据不足的场景，在图像领域首先得到广泛使用，进而延伸到 NLP 领域，并在许多任务上取得效果。一个主要的方向是增加训练数据的多样性，从而提高模型泛化能力。本文将深入探讨数据增强的原理、常用方法及其在CNN中的应用实践。

卷积神经网络基础（四）今天我们继续学习各个激活函数层的实现过程。目录5.2 Sigmoid层六、Affine/Softmax层实现

吹风看太阳

机器学习05-CNN卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中的一种重要网络结构，在图像识别、计算机视觉等领域取得了巨大成功。CNN 的设计灵感来源于生物视觉系统的研究，通过构建多层神经网络，能够自动学习图像中的特征层次结构，从而实现高效的图像分类、目标检测等任务。

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深度学习--卷积神经网络保存最优模型在深度学习项目中，特别是在使用卷积神经网络（CNN）处理计算机视觉任务时，模型保存策略是影响最终效果的关键因素。

卷积神经网络--手写数字识别本文我们通过搭建卷积神经网络模型，实现手写数字识别。pytorch中提供了手写数字的数据集，我们可以直接从pytorch中下载

麦麦大数据

vue+flask+CNN电影推荐系统文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，有好处！

深度学习基础--CNN经典网络之InceptionV3详解与复现(pytorch)前言InceptionV3是谷歌在2015年提出，是InceptionV1的进阶版，对于Inception系列网络来说，他是当时第一个在100层卷积网络却依然可以取得好效果的网络(ResNet还没有提出来)，相比于InceptionV1来说，他主要特点是：

听风吹等浪起

PyTorch实现糖尿病预测的CNN模型：从数据加载到模型部署全解析【N折交叉验证、文末免费下载】本文将详细介绍如何使用PyTorch框架构建一个卷积神经网络(CNN)来预测糖尿病，包含完整的代码实现、技术细节和可视化分析。

[预备知识]1. 线性代数基础线性代数是深度学习的重要基础，本章节将介绍深度学习中常用的线性代数概念和操作。标量是单个数值，用 x ∈ R x \in \mathbb{R} x∈R 表示。在深度学习中常用于表示权重、偏置等参数。

ECA 注意力机制：让你的卷积神经网络更上一层楼在深度学习领域，注意力机制已经成为提升模型性能的重要手段。从自注意力（Self-Attention）到各种变体，研究人员不断探索更高效、更有效的注意方法。今天我们要介绍一种轻量级的通道注意力机制——ECA-Net。

基于超启发鲸鱼优化算法的混合神经网络多输入单输出回归预测模型 HHWOA-CNN-LSTM-Attention随着人工智能技术的飞速发展，回归预测任务在很多领域得到了广泛的应用。尤其在金融、气象、医疗等领域，精确的回归预测模型能够为决策者提供宝贵的参考信息。为了提升预测精度，许多研究开始采用不同的深度学习方法与优化算法的结合。本博客将介绍一种结合超启发鲸鱼优化算法和混合神经网络的多输入单输出回归预测模型——HHWOA-CNN-LSTM-Attention。

卷积神经网络综述本文对卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行了全面综述。首先介绍了卷积神经网络的发展历程，包括早期的理论基础和关键突破。接着详细阐述了卷积神经网络的结构组成，包括卷积层、池化层、全连接层等，分析了各层的作用和特点。然后探讨了卷积神经网络在图像识别、目标检测、语义分割等多个领域的应用，并介绍了一些典型的应用案例。此外，还讨论了卷积神经网络的训练方法和优化技巧，包括数据增强、正则化、超参数调整等。最后，对卷积神经网络的未来发展趋势进行了展望。

DEA-Net：基于细节增强卷积和内容引导注意力的单图像去雾paper name: DEA-Net: Single image dehazing based on detail-enhanced convolution and content-guided attention

卷积神经网络（CNN）详解卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。本文旨在介绍CNN的基本概念和结构，以及CNN网络架构设计的基本思路。

卷积神经网络基础（二）停更好久的卷积神经网络基础知识终于开始更新了哈哈，今天主要介绍的是误差反向传播法。目录一、计算图1.1 用计算图求解

【论文阅读21】-PSOSVM-CNN-GRU-Attention-滑坡预测（2024-12）这篇论文主要提出并验证了一种新型的混合智能模型（PSOSVM-CNN-GRU-Attention），用于准确预测滑坡的点位移，并构建可靠的位移预测区间。通过对Baishuihe滑坡和Shuping滑坡的案例分析，展示了该模型的出色性能。