卷积神经网络

情感神经元的意外发现2在 2017 年 4 月发布 Unsupervised Sentiment Neuron 算法的文章《》中指出，“真正好的预测与理解有关”，以及“仅仅被训练用于预测下一个字符之后，神经网络自动学会了分析情感” 。

YOLO系列基础（六）YOLOv1原理详解，清晰明了！YOLO系列基础（一）卷积神经网络原理详解与基础层级结构说明-CSDN博客YOLO系列基础（二）Bottleneck瓶颈层原理详解-CSDN博客

ResNet 残差网络 (乘法→加法的思想 - 残差连接是所有前沿模型的标配) + 代码实现 ——笔记2.16《动手学深度学习》目录前言0. 乘法变加法的思想1. 函数类2. 残差块 (讲解+代码)QA: 残差这个概念的体现？3. ResNet模型 (代码+讲解)

PyTorch nn.Conv2d 空洞卷积torch.nn.Conv2d() 中 dilation 参数控制卷积核的间隔dilation controls the spacing between the kernel points

241011-在jupyter中实现文件夹压缩后下载在使用jupyter notebook过程中，我们经常会遇到成堆的文件无法批量下载的问题，这里提供压缩文件夹代码，压缩后即可右键文件选择download实现批量下载

YOLO使用和深入学习01-卷积神经网络在工作中我应用到YOLO算法检测图片目标，但我对其中的卷积神经网络其实还不太理解，今天记录一下我对卷积神经网络的探究

PyTorch实现卷积神经网络CNNnn：包含了torch已经准备好的层，激活函数、全连接层等optim：提供了神经网络的一系列优化算法，如 SGD、Adam 等

【深度学习】（8）--神经网络使用最优模型直接使用最优模型在多个方面都具有显著的好处，尤其是在深度学习和机器学习领域。以下是一些主要的好处：首先，你需要有定义模型结构的代码。这通常是一个继承自torch.nn.Module的类。如果你没有保存整个模型实例，而是只保存了模型的状态字典（即模型的参数和缓冲区），那么你需要重新定义模型结构。

PyTorch构建卷积神经网络（CNN）训练模型：分步指南《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！

【深度学习】（6）--图像数据增强数据增强（Data Augmentation），也称为数据增广，是一种在机器学习和深度学习中常用的技术，它通过对现有数据进行各种变换和处理来生成新的训练样本，从而增加数据集的多样性和数量。这种方法在解决数据稀缺、提高模型泛化能力和鲁棒性方面具有重要意义。

【深度学习】（3）--损失函数损失函数（Loss Function）是机器学习和深度学习中非常重要的一个概念，它用于评估模型的预测值与实际值之间的差异程度。在训练过程中，损失函数作为优化的目标，通过最小化损失函数的值来调整模型参数，从而提高模型的预测准确性。

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感知算法引入时序模型的优势在感知算法中引入时序模型（如 RNN、LSTM、GRU、Transformer 等）可以显著提升系统的性能和鲁棒性，特别是在动态环境或连续数据输入的场景中。时序模型能够利用多个时间步的数据，捕获随时间变化的模式，从而带来一系列优势：

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《深度学习》卷积神经网络CNN 原理及其流程解析目录一、CNN图像原理1、了解图像的原理2、举例二、CNN图像识别1、画面不变性2、主要表现1）平移不变性

【深度学习】（4）--卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据。主要目的是自动地、层次化地从原始数据中学习有效的特征表示，以完成特定的任务，如图像识别、分类、检测、分割等。

Python极客之家

基于深度学习的眼部疾病检测识别系统温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长 QQ 名片 :)眼部疾病的早期诊断对于防止视力下降乃至失明至关重要。然而，专业的医疗资源分布不均，尤其是在偏远地区，人们很难获得专业的眼科医生提供的及时诊断服务。本系统利用 TensorFlow、Keras 等深度学习框架构建卷积神经网络（CNN），利用眼部疾病影像数据进行模型训练与验证，预测AUC达到 94.9%，使用Flask框架结合Bootstrap前端技术搭建了一个交互式的分析预测平台，该系统可以大大提高疾病诊断的准确性和效率，为临床决策提供支持，同

【深度学习】搞懂卷积神经网络(一)卷积神经网络是一种具有局部连接，权重共享等特性的深层前馈神经网络。一般是由卷积层，池化层，全连接层交叉堆叠而成，使用反向传播算法进行训练。卷积神经网络具有一定程度上的平移，缩放和旋转不变性，较前馈神经网络而言，其参数更少。

传知代码-融合经典与创新的图像分类新途径本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取在当前的深度学习领域，构建兼具高性能与灵活性的卷积神经网络（CNN）已成为计算机视觉研究的核心课题。本文介绍了一种全新的卷积神经网络架构，该网络巧妙地结合了ResNet的残差连接、Inception的多尺度卷积模块，以及多头自注意力机制，不仅增强了特征表达能力，还显著提升了模型在不同任务中的适应性。特别值得一提的是，本文还首次引入了一个全新的图像数据集，该数据集目前尚未被其他研究团队使用。这为研究人员和开发者提供了一个前所未有的机会，能够在一个未曾开垦的领域中探索和

【视频教程】基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用随着无人机自动化能力的逐步升级，它被广泛的应用于多种领域，如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。但同时由于无人机飞行高度低、获取目标类型多、以及环境复杂等因素使得对无人机获取的数据处理越来越复杂。最近借助深度学习方法，基于卷积神经网络的无人机目标识别取得了令人印象深刻的结果。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层的特征抽取，它揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征，这也是其在无人机影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。

【视频教程】基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。最近借助深度学习方法，基于卷积神经网络的遥感影像自动地物识别取得了令人印象深刻的结果。深度卷积网络采用“端对端

深度学习驱动的车牌识别：技术演进与未来挑战在当今社会，智能交通系统的发展日益重要，而车牌识别作为其关键组成部分，发挥着至关重要的作用。车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。在交通管理中，它可以用于车辆识别、交通违法监控和车流统计等，提高交通管理的效率和准确性。在停车场管理中，实现车辆的自动识别和收费，提升管理和服务水平。在安防监控领域，可用于追踪嫌疑人及犯罪行为。