卷积神经网络

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。

yuanpan·2025-03-21 15:15

常见经典目标检测算法

以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征

109702008·2025-03-21 15:39

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：2006年，GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），这是深度学习的第一个大突破。

AI天才研究院·2025-03-21 07:57

DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK

本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络（ConvNet）构建模块，

AICurator·2025-03-21 03:01

YOLO魔改之频率分割模块（FDM）

这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。

清风AI·2025-03-20 21:11

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）

实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法

林聪木·2025-03-20 21:35

使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）

目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-20 12:28

什么是机器视觉3D引导大模型

以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络

视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

·2025-03-19 11:37

深度学习中的Channel，通道数是什么？

-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道（channel）_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文：在跑深度学习代码的过程中，经常遇到的一个报错是

%KT%·2025-03-19 02:39

注意力机制+多尺度卷积

MPARN:multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法：论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构

一只小小的土拨鼠·2025-03-18 14:39

Pytorch 小记第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码

本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。

Start_Present·2025-03-18 01:15

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(

樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

【Attention】SEAttention

SEAttention摘要卷积神经网络（CNNs）的核心构建模块是卷积算子，它使网络能够通过在每一层的局部感受野内融合空间和通道信息来构建有价值的特征。

shanks66·2025-03-17 12:12

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络

@金色海岸·2025-03-17 09:24

java实现卷积神经网络CNN（附带源码）

Java实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理

Katie。·2025-03-17 07:38

MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程

MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络（CNN）家族，旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析

它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。

AIGC_ZY·2025-03-17 02:23

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM

近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。

一勺汤·2025-03-16 19:05

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

传统的卷积神经网络（CNN）虽然在目标检测领域取得了显著进展，但仍存在局限性，如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。

清风AI·2025-03-16 19:00

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

其实，这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络（CNN）。今天，我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络（CNN）是什么。

earthzhang2021·2025-03-16 10:56

人工智能概念

深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法：多层感知器、卷积神经网络

zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

卷积神经网络可视化

卷积神经网络（CNN）的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。

天行者@·2025-03-14 13:25

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

卷积神经网络中的卷积操作

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。

m0_61360701·2025-03-13 13:09

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接

彩旗工作室·2025-03-13 13:37

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征

yuweififi·2025-03-13 12:33

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。

LChuck·2025-03-13 02:12

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。

yyc_audio·2025-03-12 10:26

情感识别（Emotion Recognition）

深度学习方法：使用卷积神经网络（CN

路野yue·2025-03-12 08:10

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

光流，liteflownetcode:mmflowCVPR20181.前言FlowNet2是最先进的光流估计卷积神经网络(CNN)，需要超过160M的参数来实现精确的流量估计。

农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能

传统卷积神经网络（CNN）在处理规则网格数据（如图像）时非常有效，但由于点云是无序且不规则的，直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失，并对点的排列顺序敏感。

我是瓦力·2025-03-12 03:30

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务，如卷积神经网络

shiter·2025-03-12 02:21

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数，目标函数，过拟合，优化实践使用pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——线性神经网络，多层感知机卷积神经网络

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。

code 旭·2025-03-11 18:45

卷积神经网络（笔记01）

在卷积神经网络（CNN）的卷积层里，卷积操作本质上是输入数据与卷积核（滤波器）进行逐元素相乘再求和的过程。偏置项（Bias）是一个额外的可学习参数，对于每个卷积核而言，都

天行者@·2025-03-11 18:14

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

PSPNet在图像超分辨率中的应用

近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。

清风AI·2025-03-09 18:59

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

DL4J支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。自2014年首次发布以来，DL4J已经成为Java深度学习领域的

软件职业规划·2025-03-09 15:07

ResNet 改进：轻量级的混合本地信道注意机制MLCA

融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.MLCA注意力机制MLCA（MixedLocalChannelAttention）是一种轻量级的混合本地信道注意机制，旨在提升卷积神经网络

听风吹等浪起·2025-03-08 06:29

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络

浪九天·2025-03-07 19:27

【故障诊断】三角测量拓扑聚合器优化双向时间卷积神经网络TTAO-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5101期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-03-06 20:58

基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能

一、介绍害虫识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁（ants）","蜜蜂（bees）","甲虫（beetle

·2025-03-06 18:38

成为LLM大师的必读书籍：这几本大模型书籍，详细到让你一篇文章就收藏足够

书中详细讲解了神经网络、卷积神经网络、循环神经网

AGI大模型老王·2025-03-06 13:58

TensorFlow.js - 使用 CNN(卷积神经网络) 识别手写数字

宁静_致远_·2025-03-06 13:53

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