卷积神经网络能干什么,卷积神经网络更新的是什么

卷积神经网络的三大应用 2023-01-14 01:53 504 墨鱼

卷积神经网络的三大应用

卷积神经网络能干什么,卷积神经网络更新的是什么

1.卷积神经网络长期以来是图像识别领域的核心算法之一，并在学习数据充足时有稳定的表现。对于一般的大规模图像分类问题，卷积神经网络可用于构建阶层分类器，也可以在精细分类识别中用卷积神经网络具有表征学习(representationlearning)能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariantclassification),因此也被称为“平移不变人工神经网

?﹏? 每个卷积都是一种特征提取方式，就像一个筛子，将图像中符合条件（激活值越大越符合条件）的部分筛选出来神经网络(neual networks)是人工智能研究领域的一部分，当前最流行的神经网络是深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks, CNNs),虽然卷积网络也存在浅层结构，但是因为准确度和表现力

≥▂≤ 和前馈神经网络一样，卷积是局部线性组合和偏置的线性组合，经过非线性激活函数增强模型的拟合能力。如下图，将卷积后的Feature Map经过ReLU变换后得到的输出就如下图。【输出形状和1. 卷积神经网络的应用图像风格转换图像修复换脸图像超清化图像翻译文字生成图像2. 卷积神经网络学到了什么卷积神经网络的每一层激活值都可以看作是图像的抽象表示。卷积

所以卷积神经网络就出现了，它考虑到了输入值的(像素的)空间分布，再加上一些人工设定的特性例如共享权重等)使得它非常容易训练。也就可以做出更深层的网络结构，拥有更好的识别效所以可以做基于振动信号的机械故障诊断，参照深度残差收缩网络[1]：其中，软阈值化的目的，是为了去除噪声

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