《深度卷積神經網路在計算機視覺中的套用研究綜述》是王琳、趙耀等撰寫的一篇論文。
《深度卷積神經網路在計算機視覺中的套用研究綜述》是王琳、趙耀等撰寫的一篇論文。論文摘要深度卷積網路這一包括眾多隱含層的網路結構發展,具有傳統機器套用無法比擬的表達能力與特徵學習水平。因此在其套用於深度學習算法訓練以來,已...
對卷積神經網路的研究始於二十世紀80至90年代，時間延遲網路和LeNet-5是最早出現的卷積神經網路；在二十一世紀後，隨著深度學習理論的提出和數值計算設備的改進，卷積神經網路得到了快速發展，並被套用於計算機視覺、自然語言處理等領域。卷...
《自最佳化卷積神經網路及其套用研究》是依託南京理工大學，由許春燕擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 隨著大數據的廣泛套用及計算機運算能力的高速發展，基於卷積神經網路的深度學習算法在機器學習和計算機視覺領域得到了廣泛套用。卷積...
《卷積神經網路與計算機視覺》是2019年4月1日機械工業出版社出版的圖書，作者是[澳] 薩爾曼·汗（ Salman Khan） 等 。內容簡介 本書自成一體，如果你既想了解CNN的原理，又想獲得將CNN套用於計算機視覺的一手經驗，那么本書將非常...
讀者將學習使用卷積神經網路(CNN)深度學習模型和Python編寫計算機視覺套用。本書從解釋傳統的機器學習流程開始介紹，分析了一個圖像數據集。接下來，讀者將學習人工神經網路(ANN)，使用Python從頭開始構建一個ANN，然後使用遺傳算法(GA)最佳化...
《解析深度學習：卷積神經網路原理與視覺實踐》是2018年電子工業出版社出版的圖書，作者是魏秀參。內容簡介 本書作為該領域的入門書籍，在內容上涵蓋深度卷積神經網路的基礎知識和實踐套用兩大方面。全書共14 章，分為三個部分：第一部分為...
深度卷積網路（DCNN）是目前十分流行的深度神經網路架構，它的構造清晰直觀，效果引人入勝，在圖像、視頻、語音、語言領域都有廣泛套用。本書以AI領域新的技術研究和和實踐為基礎，從技術理論、工作原理、實踐方法、架構技巧、訓練方法、...
基於深度學習的可視數據分析技術已經被證明是一種有效的計算機視覺方法，早期的研究成果主要集中在基於深度學習的粗粒度圖像分類上，而對於基於深度卷積神經網路的對象檢測方法的研究還很不成熟，其也是未來深度學習套用的重點研究方向，包括眾多...
《計算機視覺之深度學習：使用TensorFlow和Keras訓練高級神經網路》是人民郵電出版社出版的圖書，作者是[英]拉賈林加帕•尚穆加馬尼。內容簡介 深度學習已在人工智慧的多個套用領域（尤其是計算機視覺）中展示了其強大功能。計算機視覺是理解...
計算機視覺 圖卷積神經網路的最大套用領域之一是計算機視覺。研究人員已經探索了在場景圖生成、點雲分類和分割、動作識別和許多其他方向中利用圖結構。推薦系統 基於圖的推薦系統將項目和用戶作為節點。通過利用項目與項目、用戶與用戶、用戶...
6．4．3 改進的循環神經網路 6．5 長短期記憶網路及其改進 6．5．1 RNN梯度消失問題 6．5．2 長短期記憶型循環神經網路 6．5．3 LSTM型RNN訓練過程 6．5．4 LSTM改進算法——GRU算法 本章小結 習題 計算機視覺套用篇 第七章...
引入了卷積神經網路（Convolutional Neural Network,CNN）構築的循環神經網路可以處理包含序列輸入的計算機視覺問題。歷史 1933年，西班牙神經生物學家Rafael Lorente de Nó發現大腦皮層（cerebral cortex）的解剖結構允許刺激在神經迴路中循環傳遞...
8.3.2 深度卷積GAN 158 8.4 本章小結 159 第9章 CNN和視覺模型的注意力機制 161 9.1 圖像描述中的注意力機制 164 9.2 注意力類型 168 9.2.1 硬注意力 168 9.2.2 軟注意力 169 9.3 運用注意力改善視覺模型 ...
這一結構使得卷積神經網路能夠利用輸入數據的二維結構。與其他深度學習結構相比，卷積神經網路在圖像和語音識別方面能夠給出更好的結果。這一模型也可以使用反向傳播算法進行訓練。相比較其他深度、前饋神經網路，卷積神經網路需要考量的參數更...
第一部分 神經網路入門 第1章 有監督學習入門 第2章 神經網路基礎 第二部分 深度學習套用 第3章 基於卷積神經網路的圖像處理 第4章 利用文本嵌入 第5章 循環神經網路 第6章 利用遷移學習重用神經網路 第三部分 高級套用領域...
3.2幾種卷積神經網路介紹 3.2.1AlexNet 3.2.2VGGNet 3.2.3NIN 3.2.4GoogLeNet 3.2.5ResNet 3.3計算機視覺問題 3.3.1圖像分類 3.3.2目標定位 3.3.3目標檢測 3.3.4圖像分割 3.4深度學習套用實例 3.4.1深度學習...
