網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程如下:
(1)、選定訓(xùn)練組,從樣本集中分別隨機(jī)地尋求N個(gè)樣本作為訓(xùn)練組;
(2)、將各權(quán)值、閾值,置成小的接近于0的隨機(jī)值,并初始化精度控制參數(shù)和學(xué)習(xí)率;
(3)、從訓(xùn)練組中取一個(gè)輸入模式加到網(wǎng)絡(luò),并給出它的目標(biāo)輸出向量;
(4)、計(jì)算出中間層輸出向量,計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出向量;
(5)、將輸出向量中的元素與目標(biāo)向量中的元素進(jìn)行比較,計(jì)算出輸出誤差;對于中間層的隱單元也需要計(jì)算出誤差;
(6)、依次計(jì)算出各權(quán)值的調(diào)整量和閾值的調(diào)整量;
(7)、調(diào)整權(quán)值和調(diào)整閾值;
(8)、當(dāng)經(jīng)歷M后,判斷指標(biāo)是否滿足精度要求,如果不滿足,則返回(3),繼續(xù)迭代;如果滿足就進(jìn)入下一步;
(9)、訓(xùn)練結(jié)束,將權(quán)值和閾值保存在文件中。這時(shí)可以認(rèn)為各個(gè)權(quán)值已經(jīng)達(dá)到穩(wěn)定,分類器已經(jīng)形成。再一次進(jìn)行訓(xùn)練,直接從文件導(dǎo)出權(quán)值和閾值進(jìn)行訓(xùn)練,不需要進(jìn)行初始化。
- 【科普】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)基礎(chǔ)介紹
本文導(dǎo)航
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- 第 2 頁:二、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
- 第 3 頁:三、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解
- 第 4 頁:四、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5結(jié)構(gòu)分析
- 第 5 頁:五、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意事項(xiàng)
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通俗解釋
。CNN可以幫助人們實(shí)現(xiàn)許多有趣的任務(wù),如圖像分類、物體檢測、語音識別、自然語言處理和視頻分析等。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理并用通俗易懂的語言解釋。 1.概述 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)由神經(jīng)元構(gòu)成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由輸入層、隱藏層和輸出層組成。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,
2023-08-21 16:49:24
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是隨著什么的變化
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是隨著什么的變化? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network),簡稱CNN,是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它的設(shè)計(jì)靈感來自于生物視覺的原理。它的主要特點(diǎn)是可以處理
2023-08-21 16:49:20
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟
模型訓(xùn)練是將模型結(jié)構(gòu)和模型參數(shù)相結(jié)合,通過樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型,使得模型可以對新的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測和分類。本文將詳細(xì)介紹 CNN 模型訓(xùn)練的步驟。 CNN 模型結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入是一個(gè)
2023-08-21 16:42:00
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是在圖像、語音、文本和視頻等方面的任務(wù)中最有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。它的總體思想是使用在輸入數(shù)據(jù)之上的一系列過濾器來捕捉
2023-08-21 16:41:58
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有哪些?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括哪幾層內(nèi)容?
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有哪些?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括哪幾層內(nèi)容? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最廣泛應(yīng)用的模型之一,主要應(yīng)用于圖像、語音
2023-08-21 16:41:52
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,CNN)是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由于其出色的性能
2023-08-21 16:41:48
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用來處理什么
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用來處理什么 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是一種在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域內(nèi)廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。相較于傳統(tǒng)的前饋
2023-08-21 16:41:45
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括哪幾層及各層功能
多維數(shù)組而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CNN不僅廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,還在自然語言處理、語音識別和游戲等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。下文將詳細(xì)地介紹CNN的各層及其功能。 1.卷積層(Convolutional
2023-08-21 16:41:40
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python卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn的訓(xùn)練算法
python卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn的訓(xùn)練算法? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)一直是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域重要的應(yīng)用之一,被廣泛應(yīng)用于圖像、視頻、語音等領(lǐng)域
2023-08-21 16:41:37
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)python代碼
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)python代碼 ; 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是一種可以在圖像處理和語音識別等領(lǐng)域中很好地應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它的原理是通過不斷
2023-08-21 16:41:35
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),常用于圖像處理、自然語言處理等領(lǐng)域中。它是一種深度學(xué)習(xí)(Deep
2023-08-17 16:30:35
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的重要應(yīng)用之
2023-08-17 16:30:30
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括哪幾層
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括哪幾層 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通常被應(yīng)用于圖像識別和語音識別等領(lǐng)域。它的設(shè)計(jì)靈感來源于生物神經(jīng)
2023-08-17 16:30:27
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通俗理解
。本文將從通俗易懂的角度介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),讓大家更好地理解這個(gè)重要的算法。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念 在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前,先來看看卷積操作,因?yàn)?b style="color: red">卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是以卷積操作為基礎(chǔ)的。 卷積操作是一種數(shù)學(xué)上的操作,它可以將兩個(gè)函數(shù)f和g產(chǎn)生第三個(gè)函數(shù)h。在機(jī)器
2023-08-17 16:30:25
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和功能
本文是系列文章的第二部分,重點(diǎn)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特性和應(yīng)用。CNN主要用于模式識別和對象分類。
2023-07-10 10:20:13
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干貨速來!詳析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特性和應(yīng)用
前文《 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介:什么是機(jī)器學(xué)習(xí)? 》中,我們比較了在微控制器中運(yùn)行經(jīng)典線性規(guī)劃程序與運(yùn)行CNN的區(qū)別,并展示了CNN的優(yōu)勢。我們還探討了CIFAR網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)可以對圖像中的貓、房子或自行車
2023-03-27 22:50:02
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介:什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?
隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展,AI可以越來越多地支持以前無法實(shí)現(xiàn)或者難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。本文基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的意義。CNN是一種能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征
2023-03-11 23:10:04
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什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前,我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識。就目前而言,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心,我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實(shí)都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-02-23 09:14:44
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是用來干什么的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般可以分為以下常用的三大類:CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、Transformer(注意力機(jī)制)。
2022-12-12 14:48:43
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使用PyTorch深度解析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出,可以識別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。
2022-09-21 10:12:50
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什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNS)解析
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出,可以識別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。
2022-08-10 11:49:06
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識科普
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),主要用于識別圖像和對其進(jìn)行分類,以及識別圖像中的對象。
2022-05-13 10:26:47
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想了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看這篇就夠了
關(guān)于CNN, 第1部分:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹 CNN是什么?:它們?nèi)绾喂ぷ鳎约叭绾卧赑ython中從頭開始構(gòu)建一個(gè)CNN。 在過去的幾年里,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)引起了人們的廣泛關(guān)注,尤其是因?yàn)樗?/div>
2021-07-27 14:50:16
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深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級分解綜述
隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在目標(biāo)檢測與圖像分類中受到研究者的廣泛關(guān)注。CNN從 Lenet5網(wǎng)絡(luò)發(fā)展到深度殘差網(wǎng)絡(luò),其層數(shù)不斷增加。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中“深度”的含義,在確保感受野相同
2021-05-19 16:11:00
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MATLAB實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的源代碼
MATLAB實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的源代碼
2021-04-21 10:15:36
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Network, CNN) 是一種源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network, NN)的深度機(jī)器學(xué)習(xí)方法,近年來在圖像識別領(lǐng)域取得了巨大
2021-03-25 09:45:21
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN架構(gòu)分析 - LeNet
之前在網(wǎng)上搜索了好多好多關(guān)于CNN的文章,由于網(wǎng)絡(luò)上的文章很多斷章取義或者描述不清晰,看了很多youtobe上面的教學(xué)視頻還是沒有弄懂,最后經(jīng)過痛苦漫長的煎熬之后對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積有了粗淺的了解
2018-10-02 07:41:01
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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像標(biāo)注模型
,構(gòu)建一個(gè)多標(biāo)簽學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( CNN-MLL)模型,然后利用圖像標(biāo)注詞間的相關(guān)性對網(wǎng)絡(luò)模型輸出結(jié)果進(jìn)行改善。通過在IAPR TC-12標(biāo)準(zhǔn)圖像標(biāo)注數(shù)據(jù)集上對比了其他傳統(tǒng)方法,實(shí)驗(yàn)得出,基于采用均方誤差函數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( CN
2017-12-07 14:30:50
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN架構(gòu)分析-LeNet
對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積有了粗淺的了解,關(guān)于CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),需要總結(jié)深入的知識有很多:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ANN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN-BP算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN-caffe應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN-LetNet分析 LetNet網(wǎng)絡(luò).
2017-11-16 13:28:01
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN圖解
之前在網(wǎng)上搜索了好多好多關(guān)于CNN的文章,由于網(wǎng)絡(luò)上的文章很多斷章取義或者描述不清晰,看了很多youtobe上面的教學(xué)視頻還是沒有弄懂,最后經(jīng)過痛苦漫長的煎熬之后對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積有了粗淺的了解
2017-11-16 13:18:40
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測臉部關(guān)鍵點(diǎn)的教程之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與數(shù)據(jù)擴(kuò)充
上一次我們用了單隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),效果還可以改善,這一次就使用CNN。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 上圖演示了卷積操作 LeNet-5式的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域近期取得的巨大突破的核心。卷積層和之前的全連接
2017-11-16 11:45:07
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)基礎(chǔ)詳細(xì)說明及其注意事項(xiàng)
本文是對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)進(jìn)行介紹,主要內(nèi)容包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5結(jié)構(gòu)分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意事項(xiàng)。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念 上世紀(jì)60年代
2017-11-15 15:47:01
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的簡單介紹及代碼實(shí)現(xiàn)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的基礎(chǔ)介紹見 ,這里主要以代碼實(shí)現(xiàn)為主。 CNN是一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),每層由多個(gè)二維平面組成,而每個(gè)平面由多個(gè)獨(dú)立神經(jīng)元組成。 以MNIST作為數(shù)據(jù)庫,仿照LeNet-5
2017-11-15 12:27:39
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