卷积神经网络

内容安全复习 3 - 深度学习基础前文提到深度学习分三步：神经网络 – 衡量方程优劣 – 找出最好的方程。我们这节就围绕神经网络展开。神经网络的网络结构由多个神经元组成，不同的连接导致不同的结构。如下图，这是一个网络结构示例：不难得出，一个网络结构实际是定义了一个方程组。比如图中的两个例子，在这个网络输入不同的值，计算得出不同的输出。这本质就是一个方程组 f([1, -1])=[0.62, 0.83], f([0, 0])=[0.51, 0.85]。对于一个完整的神经网络，可以分成如下三层：输入层、隐层、输出层。

简简单单做算法

基于CNN卷积神经网络的MQAM调制识别matlab仿真目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1 CNN模型结构4.2 损失函数与优化

机器学习之心

区间预测 | Matlab实现CNN-ABKDE卷积神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测1.Matlab实现CNN-ABKDE卷积神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测（完整源码和数据）

【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow球类识别系统，本系统使用Python作为主要编程语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集 ‘美式足球’, ‘棒球’, ‘篮球’, ‘台球’, ‘保龄球’, ‘板球’, ‘足球’, ‘高尔夫球’, ‘曲棍球’, ‘冰球’, ‘橄榄球’, ‘羽毛球’, ‘乒乓球’, ‘网球’, '排球’等15种常见的球类图像作为数据集，然后进行训练，最终得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django开发Web网页端可视化界面平台，实现用户上传一张球类图片识别其名称。

【机器学习】图神经网络：深度解析图神经网络的基本构成和原理以及关键技术随着机器学习技术的迅猛发展，越来越多的数据类型得到了广泛的研究和应用。其中，图数据由于其能够表示复杂关系和结构的特点，逐渐成为研究的热点。然而，传统的机器学习和神经网络方法在处理图数据时往往力不从心，因为它们主要针对的是结构化数据（如表格数据）或序列数据（如文本和时间序列）。因此，如何高效地处理和分析图数据成为了一个重要的研究课题。

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一个 python+tensorFlow训练1万张图片分类的简单直观例子( 回答由百度 AI 给出）问题：给定一个文件夹 train_images，里面有10000张30*30像素的灰度值图片，第1~第10000张图片的名称分别为 00001.png、 00002.png、... 09999.png、10000.png,train_images 下面还有一个 image_category_map.txt文件，文件的内容为 Json格式字符串，内容为： { "00001.png", 0, "00002.png", 1, "00003.png", 2, "00004.png", 9, "00005.png

I nedd more power

群体优化算法---灰狼优化算法学习介绍以及在卷积神经网络训练上的应用在自然界中，狼群的社会结构和捕猎策略展现了高度的智能和协调性，灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）正是受此启发提出的一种群体智能优化算法。GWO主要模拟了灰狼的社会等级制度和捕猎行为，其核心在于利用灰狼群的捕猎策略来搜索全局最优解

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用大白话讲解下 CNN和卷积核( 百度 AI 回答 )CNN（卷积神经网络）和卷积核在图像处理中扮演着非常重要的角色。咱们来用大白话解释一下它们。首先说CNN，它就像是一个聪明的机器，专门用来识别图片里的东西。CNN里面有很多层，每一层都有很多小单元，这些小单元会一起工作，从图片里找出有用的信息。比如，你想让CNN识别一张图片里有没有猫，CNN就会逐层分析图片，从边缘、形状到更复杂的特征，最后告诉你这张图片里有没有猫。

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深度学习、神经网络领域经常听到一个术语 “量化“，比如 “量化算子“，“量化“具体什么含义呢？（百度 AI 对话回答 )问题：深度学习、神经网络领域经常听到一个术语 "量化"，比如 "量化算子"，"量化"具体什么含义呢？百度 AI 回答：

PhyliciaFelicia

ChatGPT-4o在临床医学日常工作、论文高效撰写与项目申报、数据分析与可视化、机器学习建模中的应用ChatGPT-4o在临床医学日常工作、论文高效撰写与项目申报、数据分析与可视化、机器学习建模中的应用

基于VGG16使用图像特征进行迁移学习的时装推荐系统前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎ 涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。

卷积常用网络AlexNet是2012年ISLVRC 2012（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）竞赛的冠军网络。

神经网络与深度学习-简要入门参考引用背景与定义特征表示方式结论背景定义与关键问题深度学习模型端到端学习机器学习方法可以粗略地分为三个基本要素：模型、学习准则、优化算法

61、内蒙古工业大学、内蒙科学技术研究院：CBAM-CNN用于SSVEP - BCI的分类方法[脑机二区还是好发的]之前写过一篇对CBAM模型改进的博客，在CBAM中引入了ECANet结构，对CBAM中的CAM、SAM模块逐一改进，并提出ECA-CBAM单链双链结构，我的这个小的想法已经被一些同学实现了，并进行了有效的验证，写了毕业论文，我既然把这个idea写成博文，那对于这些行为我也不追究了（其实应该加我名字）。还是关注CBAM这块，注意力这块它还是热点，也好发论文，今天我们看一下一篇2区的文章。

基于Pytorch深度学习——卷积神经网络(卷积层/池化层/多输入多输出通道/填充和步幅/)本文章来源于对李沐动手深度学习代码以及原理的理解，并且由于李沐老师的代码能力很强，以及视频中讲解代码的部分较少，所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉，所以我们会采用逐行解释+小实验的方式来给大家解释代码

机器学习之心

表情识别 | 卷积神经网络(CNN)人脸表情识别（Matlab）Matlab使用卷积神经网络(CNN)，进行人脸表情情绪识别GUI界面。工作如下： 1、加载数据集。选用JAFFE数据集，含有7类表情，共213张人脸图像。 2、构建CNN网络、options。 3、80%作为训练集、20%作为测试集，进行训练测试。 4、封装成GUI。可显示整个测试集的结果，以及点击识别某一张图像。

李沐57_长短期记忆网络LSTM——自学笔记1.忘记门：将值朝着0减少2.输入门：决定不是忽略掉输入数据3.输出门：决定是不是使用隐状态首先加载时光机器数据集。

一见已难忘

AI：162-如何使用Python进行图像识别与处理深度学习与卷积神经网络的应用本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~

慢腾腾的小蜗牛

ChatGPT深度科研应用、数据分析及机器学习、AI绘图与高效论文撰写教程原文链接：ChatGPT深度科研应用、数据分析及机器学习、AI绘图与高效论文撰写https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247601506&idx=2&sn=5dae3fdc3e188e81b8a6142c5ab8c994&chksm=fa820c85cdf58593356482880998fc6eb98e6889b261bf621e1d43038ed0376b68fefe8703df&token=1175537617&lang=zh_

深度学习相关知识点概念卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于处理和分析具有网格结构数据的人工神经网络。CNN主要应用于计算机视觉领域，用于图像识别、物体检测、图像分割等任务。