卷积神经网络

Python实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元进行多输入单输出回归预测的详细项目实例

目录Python实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元进行多输入单输出回归预测的详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标与意义...2提升多源时序数据的预测精度...2多输入数据的高效融合处理

·2025-11-09 21:45

22-TensorFlow框架：分析TensorFlow的架构和优势

其灵活的架构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（RN

·2025-11-09 16:45

python水果检测识别系统 CNN卷积神经网络算法Django框架 python语言

1、项目介绍技术栈：python语言、django框架、神经网络、CNN卷积神经网络算法、后台管理功能：图片上传识别、结果弹窗提示、检测记录落库、后台可视化查询、用户权限分级。

·2025-11-09 11:16

深度血虚：Django水果检测识别系统 CNN卷积神经网络算法 python语言计算机大数据✅

博主介绍：✌全网粉丝10W+，前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室，专注于计算机相关专业项目实战6年之久，累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力，已帮助成千上万的学生顺利毕业，选择我们，就是选择放心、选择安心毕业✌>想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页，了解更多项目！感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目

·2025-11-09 10:11

【GRU区间预测】多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元自适应核密度CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention-ABKDE估计多变量区间预测【含Matlab源码

⛄一、多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元自适应核密度CNN-BiGRU-Mu

Matlab武动乾坤·2025-11-09 06:43

基于BiLSTM+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)

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

矩阵猫咪·2025-11-09 05:08

机器学习算法学习路径

支持向量机4.决策树5.随机森林6.梯度提升机&XGBoost/LightGBM/CatBoost二、无监督学习1.K-Means聚类2.主成分分析三、神经网络与深度学习1.多层感知机/全连接神经网络2.卷积神经网络

·2025-11-09 05:38

AI智能棋盘部署STM32F4轻量化CNN模型

这并非科幻场景——通过将轻量化的卷积神经网络（CNN）部署到像STM32F4这样的微控制器上，我们已经可以让一块成本不到50元的开发板具备“视觉智能”。

·2025-11-08 16:14

深度学习从入门到精通（一）：深度学习的分类

按学习范式分类三、按任务模式分类四、按架构创新分类总结前言我们将从四个最核心的视角，为你系统性地梳理深度学习的庞大体系：按网络结构分类：我们将探寻模型的内在“骨架”，理解如前馈神经网络的直接、循环神经网络的记忆与卷积神经网络的洞察力是如何由不同的连接方式造就的

·2025-11-08 14:29

AI深度思考：超越模式匹配的智慧革命

典型模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transf

·2025-11-08 10:37

《从U-Net到Transformer：深度模型在医学图像分割中的应用综述》论文阅读

网络首发地址：https://link.cnki.net/urlid/51.1307.tp.20231026.1648.002摘要：U-Net以卷积神经网络（CNN）为主干，其易于优化促使在医学图像分割领域的发展

·2025-11-07 14:25

分类模型在新生儿肺部超声中的应用：ResNet152与EfficientNet-B7

本文将介绍两种常用的卷积神经网络模型——ResNet152和Eff

·2025-11-07 08:10

处理 EEG 数据的分类任务代码架构

该代码主要用于处理EEG数据，并使用卷积神经网络（CNN）进行分类代码架构总结：数据预处理、模型构建、模型训练和评估1.导入必要的库numpy：用于数值计算和数组操作scipy.io：用于加载.mat文件

·2025-11-07 07:37

PyTorch2 Python深度学习 - 卷积神经网络（CNN）介绍实例 - 使用Fashion MNIST识别时装示例

锋哥原创的PyTorch2Python深度学习视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1eqxNzXEYc课程介绍基于前面的机器学习Scikit-learn，深度学习Tensorflow2课程，我们继续讲解深度学习PyTorch2，所以有些机器学习，深度学习基本概念就不再重复讲解，大家务必学习好前面两个课程。本课程主要讲解基于PyTorch2的深度学习核心知识，

·2025-11-07 04:44

9、深度学习中的卷积神经网络与可解释性方法

深度学习中的卷积神经网络与可解释性方法1.全连接层在CNN架构中的作用在卷积神经网络（CNN）架构的末尾，全连接层起着至关重要的作用。它们整合卷积层和池化层学习到的所有特征，以执行分类任务。

u0v1w2x3·2025-11-06 14:32

机器学习与深度学习算法：从决策树到 GAN 的原理与 PyTorch 实现

PyTorch简介与环境搭建PyTorch编程入门与进阶Python统计分析与可视化Python前向型神经网络Python决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM变量降维与特征选择PyTorch卷积神经网络

·2025-11-06 13:58

TransUNet: 通过Transformer的视角重新思考U-Net架构在医学图像分割中的设计|文献速递-Transformer架构在医学影像分析中的应用

RethinkingtheU-NetarchitecturedesignformedicalimagesegmentationthroughthelensoftransformersTransUNet:通过Transformer的视角重新思考U-Net架构在医学图像分割中的设计01文献速递介绍卷积神经网络

·2025-11-05 20:05

基于GTSRB数据集CNN交通标志识别资源文件

基于GTSRB数据集CNN交通标志识别资源文件去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/此仓库包含了一个基于GTSRB数据集的卷积神经网络（CNN）交通标志识别项目的资源文件。

·2025-11-05 09:27

毕业设计-基于CNN的交通标识识别与分类系统设计与实现(附源码+可远程部署安装)

设计一套基于卷积神经网络（CNN）的交通标识识别与分类系统，对提高道路交通的智能化、安全性至关重要。这项毕业设计旨在通过深度学习技术，实

·2025-11-05 09:26

13-卷积神经网络（CNN）：探讨CNN在图像处理中的应用和优势

引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,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，如图像。

·2025-11-05 02:42

从零构建图像分类器：使用Keras迁移学习的6个实战步骤

典型做法是加载在ImageNet等大数据集上预训练的卷积神经网络（如VGG16、

·2025-11-05 02:09

建议收藏：零基础也能玩转AI大模型：提示词工程+微调+RAG实战指南

是不是得搞懂“卷积神经网络”“Transformer架构”这些绕口的术语？不用！真不用！

·2025-11-04 23:55

医疗影像与金融风控中的可解释性算法与联邦学习安全实践

在医疗场景中，高分辨率影像数据的指数级增长推动着卷积神经网络与特征提取技术的深度应用，但模型决策过程的不透明性制约着临床诊断可信度；而金融领域面对动态风险预测需求，如何在保证跨机构数据隐私的前提下提升模型泛化能力

·2025-11-04 15:33

SSA-CNN-BiGRU-Attention分类预测 | MATLAB实现数据分类预测（SE注意力机制）

内容介绍摘要本文提出了一种基于麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（SSA-Attention-CNN-GRU）的数据多维输入分类预测模型。

·2025-11-03 20:35

深度学习入门指南：从数学基础到代码实战

www.captainbed.cn/flu文章目录深度学习入门指南：从数学基础到代码实战摘要引言数学基础：深度学习的基石1.线性代数：神经网络的骨架2.微积分：优化算法的引擎3.概率论：模型评估的标尺算法原理：经典网络架构解析1.卷积神经网络

·2025-11-02 23:46

YOLOv8添加CBAM注意力机制(模型改进)

一、CBAM注意力机制CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）性能的注意力机制模块。

·2025-11-02 01:47

0基础入门深度学习！2个实战项目手把手教你跑通流程！

核心任务让模型识别手写的0-9数字，属于「图像分类」基础任务，学会能掌握CNN（卷积神经网络）核心逻辑。核心公式（新手也能懂！）用「Softmax交叉熵损失」计算预测误差，公式如下：L=−∑i=09

·2025-11-01 08:58

常见的机器学习面试问题（持续更新中）

卷积神经网络中的权值共享输入层和隐层之间若按照全连接方式去连接，权值w的维数太大，为了减少权值w的维数，可以采用隐层的每个神经元与输入层中的1010个神经元相连，这样就大大减少了w的维数。

·2025-10-31 14:05

卷积神经网络(CNN)和深度神经网络(DNN)的区别

卷积神经网络，是一种在计算机视觉领域取得了巨大成功的深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。

·2025-10-31 12:18

淘宝拍立淘按图搜索API接口功能详解

一、核心功能架构1.智能图像处理系统多模态特征提取：采用改进型ResNet-152卷积神经网络，可同时解析商品外观、形状、颜色、纹

ID_18007905473·2025-10-30 07:04

淘宝拍立淘按图搜索及淘宝API（JSON数据返回）核心解析

一、拍立淘按图搜索API：技术原理与功能实现图像识别与特征提取深度学习模型：采用改进型ResNet-152卷积神经网络，解析商品外观、形状、颜色、纹理等200+维度特征。

·2025-10-30 07:04

淘宝拍立淘按图搜索API接口有哪些功能

淘宝拍立淘按图搜索API接口是淘宝开放平台提供的一项基于图像识别技术的搜索服务，其核心功能及特点如下：一、核心功能图像识别与商品匹配特征提取：利用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）对上传的图片进行特征分析

·2025-10-30 07:04

基于深度学习的PCB板缺陷检测与识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集实现

近年来，深度学习技术，特别是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法，在图像分类、目标检测和缺陷识别方面取得了显著进展。YOLO（YouOnlyLookOnce）系

YOLO项目·2025-10-30 02:59

从R-CNN到Fast R-CNN：目标检测的一次「速度革命」

一、背景：当R-CNN成为「性能瓶颈」2012年，AlexNet在ImageNet图像分类任务中以碾压姿态夺冠，卷积神经网络（CNN）的潜力首次被学界广泛关注。

不完美的代码·2025-10-29 21:17

数字验证码分割实战：OpenCV学习指南

结合深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以进一步提高数字识别的准确性，为机器学习在图像处

·2025-10-29 14:27

CNN（卷积神经网络）和 RNN（循环神经网络）

CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）是深度学习中两种针对不同数据类型设计的网络结构CNN（卷积神经网络）核心机制：通过卷积操作和池化操作处理数据，依赖局部感受野（局部感受野，LocalReceptiveField

·2025-10-29 11:35

【Block总结】MRFA，大卷积感受野，提高小目标检测的利器|即插即用|ICCV 2025

ExpandingEffectiveReceptiveFieldwhileMaintainingAsymptoticallyGaussianDistributionforConvNetsofAnyScale代码：https://github.com/aipaperwithcode/UniConvNe核心问题：当前的大核卷积神经网络

AI浩·2025-10-29 07:10

时间序列预测（十九）——卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用

有关CNN的介绍可以参考以下博文：卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解-CSDN博客三万字硬核详解：卷积神经网络CNN（原理详解+项目实战+经验分享）_cnn卷积神经网络-CSDN博客CNN笔记：

·2025-10-29 04:22

大数据毕设分享 python 机器视觉车牌识别 - opencv 深度学习机器学习

✍作者简介：机器学习，深度学习，卷积神经网络处理，图像处理B站项目实战：https://space.bilibili.com/364224477如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+‍♂代做需求

毕设_代做·2025-10-28 19:55

深入理解卷积神经网络：从原理到应用

在人工智能领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）无疑是计算机视觉领域的璀璨明珠。

·2025-10-28 19:51

基于卷积神经网络（CNN）的猫狗图像分类器

模型构建：使用TensorFlow/Keras创建一个卷积神经网络

zzywxc787·2025-10-27 12:50

VGG解析

VGG是由牛津大学VisualGeometryGroup提出的经典卷积神经网络（CNN）架构，核心特点是用多个小尺寸卷积核（3×3）替代大卷积核，在保证感受野的同时减少参数数量，大幅提升了图像分类与特征提取能力

2401_83353532·2025-10-26 10:50

5.14.6 TransMed：Transformer推进多模态医学图像分类

卷积神经网络（CNN）在医学图像分析任务中表现出了非常有竞争力的性能，例如疾病分类、肿瘤分割和病灶检测。CNN在提取图像局部特征方面具有很大的优势。

·2025-10-26 06:20

（补）CNN 模型搭建与训练：PyTorch 实战 CIFAR10 任务的应用

一、代码核心定位：承接训练，实现单图预测前文CNN模型搭建与训练：PyTorch实战CIFAR10任务-CSDN博客已完成CIFAR10模型的三大核心步骤：定义了Prayer卷积神经网络结构（model.py

·2025-10-25 18:25

【YOLOv8改进 - 注意力机制】c2f结合CBAM：针对卷积神经网络（CNN）设计的新型注意力机制

检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要我们提出了卷积块注意力模块（ConvolutionalBlockAttentionModule，CBAM），这是一种简单但有效的用于前馈卷积神经网络的注意力模块

YOLO大师·2025-10-24 21:51

从零开始学神经网络——CNN（卷积神经网络）

什么是卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN，ConvolutionalNeuralNetwork）是近年来深度学习领域最为重要且应用广泛的模型之一，尤其在计算机视觉领域取得了巨大的突破。

·2025-10-24 14:12

【深度学习|学习笔记】CNN 相对于MLP/全连接等的核心优点？以及为什么我们通常默认用小卷积核（如3×3）？

一、卷积神经网络（CNN）的优点1.强归纳偏置：局部性+权重共享+平

·2025-10-24 01:15

OpenCV计算机视觉实战（27）——深度学习与卷积神经网络

OpenCV计算机视觉实战（27）——深度学习与卷积神经网络0.前言1.深度学习简史1.1感知器1.2浅层学习网络1.3深度学习网络2.权重、偏置和激活函数2.1权重2.2偏置2.3激活函数2.4优化过程

·2025-10-23 07:05

Matlab使用深度网络设计器为迁移学习准备网络

在实际工程应用中，构建并训练一个大规模的卷积神经网络是比较复杂的，需要大量的数据

·2025-10-23 06:28

全卷积神经网络（Fully Convolutional Network）：从图像分类到语义分割

全卷积神经网络（FullyConvolutionalNetwork，简称FCN）是一种在计算机视觉领域中广泛应用的深度学习模型，主要用于图像语义分割任务。

bug_code702·2025-10-23 04:11

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