20210715-德国展览业协会-国外会展机构评估报告编译和研究综述.pdf
2021-07-16 09:04:33
1.35MB
该文首先概述了卷积神经网络的发展历史,然后分别描述了神经元模型、多层感知器的结构.接着,详细分析了卷积神经网络的结构,包括卷积层、池化层、全连接层,它们发挥着不同的作用.然后,讨论了网中网模型、空间变换网络等改进的卷积神经网络.同时,还分别介绍了卷积神经网络的监督学习、无监督学习训练方法以及一些常用的开源工具.此外,该文以图像分类、人脸识别、音频检索、心电图分类及目标检测等为例,对卷积神经网络的应用作了归纳.卷积神经网络与递归神经网络的集成是一个途径.为了给读者以尽可能多的借鉴,该文还设计并试验了不同参数及不同深度的卷积神经网络来分析各参数间的相互关系及不同参数设置对结果的影响.最后,给出了卷积神经网络及其应用中待解决的若干问题.
知网论文，学习使用
2021-07-02 13:46:40
3.36MB
1
社交媒体时代的到来在加速信息流动的同时也为假消息的迅速传播提供了温床。假消息可能会对群众的认知产生严重的干扰,致使群众做出错误的决策,从而扰乱社会秩序,干扰政治选举,对社会造成许多负面影响。
2021-06-29 09:09:21
1.39MB
1
计算机视觉中头部姿态估计的研究综述Head Pose Estimation in Computer Vision: A Survey（中文翻译）
2021-06-28 16:47:19
1.67MB
1