卷积神经网络

Python 深度学习第8章计算机视觉中的深度学习 - 卷积神经网络使用实例第8章深入探讨了计算机视觉中的深度学习，特别是卷积神经网络（convnets）的应用。本章详细介绍了卷积层和池化层的工作原理、数据增强技术、预训练模型的特征提取和微调方法。通过本章，读者将掌握如何使用深度学习解决图像分类问题，尤其是在小数据集上的应用。

计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。本文

基于深度学习的图片识别系统（下）书接上回，我们已经完成数据预处理部分的内容，后续仍需要对表格进行裁剪，此处略去该操作，接着我们需要建立模型，训练模型等操作，此处采用基于密集卷积网络的文本识别模型，并结合CTC损失函数，下面是进一步的解释。

深度学习核心算法神经元结构神经元通过加权求和（权重决定特征重要性）、偏置（调整激活阈值）和激活函数（引入非线性）处理输入信号。结构公式：，其中𝜎为激活函数。

神经网络知识点整理机器学习流程数据获取：收集结构化或非结构化数据（如CIFAR-10数据集，含5万张32x32训练图像、10类标签）。

卷积神经网络（笔记03）卷积层在提取图像特征时，会产生大量的特征图。随着网络深度的增加，特征图的尺寸可能会变得非常大，这会导致计算量和内存需求急剧增加。池化层可以对特征图进行下采样，减少特征图的空间尺寸，从而降低计算量和内存消耗。

ResNet50深度解析：原理、结构与PyTorch实现ResNet（残差网络）是深度学习领域的一项重大突破，它巧妙解决了深层神经网络训练中的梯度消失/爆炸问题，使得构建和训练更深的网络成为可能。作为计算机视觉领域的里程碑模型，ResNet在2015年的ImageNet竞赛中以超过152层的深度刷新了当时的记录，并一举夺得冠军。本文将深入解析ResNet50的网络架构、核心原理以及PyTorch实现细节，帮助读者全面理解这一经典模型的设计思想与实现方法。

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型查看模型库和常用模型当指定 weights=VGG16_Weights.DEFAULT 时，PyTorch会：

【AI实践】基于TensorFlow/Keras的CNN（卷积神经网络）简单实现：手写数字识别的工程实践在深度学习的广阔天地中，卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域的经典模型，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力，成为了图像识别领域的中流砥柱。今天，就带大家深入剖析一个基于TensorFlow/Keras实现的简单CNN模型，看看它是如何在手写数字识别任务（MNIST数据集）中大显身手的。

TensorFlow深度学习实战（9）——构建VGG模型实现图像分类VGG 模型是一种经典的深度卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 架构，该模型以其简单而有效的设计而著名，在图像分类任务中取得了优异成绩。VGG 模型的核心特点是采用了深层的网络结构，其中大部分层由卷积层和池化层组成，且卷积操作使用了尺寸较小的 3 x 3 卷积核，这使得网络能够捕捉到丰富的图像特征。

计算机视觉基础｜卷积神经网络：从数学原理到可视化实战在当今人工智能飞速发展的时代，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）无疑在诸多领域发挥着关键作用，尤其在计算机视觉领域，如人脸识别、图像分类、目标检测等任务中，CNN 已成为不可或缺的技术。它能够自动从大量数据中学习特征，大大减少了人工特征工程的工作量，并且在性能上超越了许多传统的机器学习方法。

解锁机器学习核心算法｜神经网络：AI 领域的 “超级引擎”在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的 “十大神器”，各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K - 近邻算法、K - 平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、主成分分析（PCA）、神经网络。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。

从CNN到 Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类原文>>>从CNN到 Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类

卷积神经网络实战宠物狗识别本文采用卷积神经网络作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的特征提取能力，在多个图像分类任务中展现出卓越性能。本研究针对5种宠物狗数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的宠物狗图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取宠物狗的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。

计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一) 第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二) 第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络

机器学习之心

CNN-BiLSTM卷积神经网络双向长短期记忆神经网络多变量多步预测，光伏功率预测代码地址：CNN-BiLSTM卷积神经网络双向长短期记忆神经网络多变量多步预测，光伏功率预测光伏功率预测在现代电力系统中占有至关重要的地位。随着可再生能源的广泛应用，尤其是太阳能的利用，光伏发电已成为电力供应的重要组成部分。准确的光伏功率预测不仅有助于电网的稳定运行，还可以优化电力资源配置，减少能源浪费，降低运营成本。此外，光伏功率的波动性对其并网运行带来了挑战，因此，提高光伏功率预测的准确性显得尤为重要。

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CNN 卷积神经网络处理图片任务 | PyTorch 深度学习实战前一篇文章，学习率调整策略 | PyTorch 深度学习实战本系列文章 GitHub Repo: https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started

新人技术员

基于V2X的无人机与特种车辆战地智能通信：技术融合与实战应用一、引言在现代战争的复杂环境中，通信系统的高效与可靠已然成为决定胜负的关键因素。随着军事技术的飞速发展，战争形态发生了深刻变革，作战空间不断拓展，从陆地、海洋、天空延伸至电磁、网络、太空等多维领域；作战节奏急剧加快，信息瞬息万变，战机稍纵即逝；参战力量多元化，各军兵种协同作战需求日益增长。在这样的背景下，传统的通信手段愈发难以满足现代战争对信息传递的严苛要求。迅速、准确、保密、不间断的通信，对于实现高效指挥、协同作战以及获取战场态势感知至关重要，直接关系到作战效能的发挥与战争的胜负走向。

PANet：路径聚合网络——实例分割的创新之路实例分割是计算机视觉领域的一个重要任务，它不仅需要对图像中的每个像素进行分类，还要区分出同类物体中的不同实例。在众多实例分割方法中，Mask R-CNN 作为一种经典方法，已经取得了显著的成果。然而，随着物体形状、尺寸、密度的多样化，传统方法在处理这些复杂情况时仍存在一定的局限性。