PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法
一、卷积神经网络
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一层卷积（滤波器）都会提取数据中最有效的特征，这种方法可以提取到图像中最基础的特征，而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征，因此CNN在理论上具有对图像缩放、平移和旋转的不变性。
卷积神经网络CNN的要点就是局部连接（LocalConn
文件下载
评论信息
其他资源
- 自制Modbus解析DEMO_Delphi7
- 共享名片小程序4.7.12 全开源版含前后端
- PSCAD仿真实例
- svm_result.txt
- PI服务器及各客户端安装配置
- AD9959原理图及PCB
- Android开发艺术探索 pdf 下载 高清完整版版).pdf
- 常见傅里叶变换matlab代码
- 图书管理系统毕业论文（含源代码）
- Unity3D版水果忍者
- diagram-maker：一个库，用于显示任何类似图形的数据的交互式编辑器-源码
- 《线性系统理论习题集》不可多得
- 北京科技大学《人工智能及其应用》期末试卷真题（含答案）.pdf
- jmeter用beanshell后置处理程序生成全局变量 csv文件
- NCT6106D芯片手册
- 数字电路课设之简易测频器
- 74LS14中文资料.pdf
- PHP Web和Android开发入门与实践 pdf
- 仿金蝶电商ERP进销存系统
- 如何在vscode里使用npm
- ADS 安捷伦 设计 功率放大器
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明