应用场景1.图像识别与检索2.人脸识别3.性别/年龄/情绪识别4.物体检测5.视频处理6.语音分析概述一般一个卷积神经网络由多个卷积层构成，在卷基层内部通常会有如下几个操作：1.图像通过多个卷积核滤波，添加偏置，提取局部特征每个卷积核会映射出一个新的2D图像。2.卷积核的滤波结果输出

文章目录1、卷积神经网络的概念(about:blank1_2)2、发展过程(about:blank2__28)3、如何利用CNN实现图像识别的任务(about:blank3CNN_100)4、CNN的特征(about:blank4CNN_105)

网络解析（一）：LeNet5详解摘要LeNet5出自论文GradientBasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。网络解析（一）：LeNet5详解(https://imghelloworld

RPN概述1)RPN网络综述BaseModel最后一层经过一个3\3\512的卷积后，分两路，一路为1\1\18卷积，代表每个点9个anchor，2类（fg和bg），因此是9\218维2分类预测值；另一路为1\1\36，代表每个点9个anchor，4个坐标值（x,y,w,h），因此是9\436维

摘要我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNetlsvprc2010竞赛中的120万幅高分辨率图像分成1000个不同的类。在测试数据上，我们实现了top1名的错误率为37.5%，top5名的错误率为17.0%，大大优于之前的水平。该神经网络有6000万个参数和65万个神经元，由5个卷积层和3个完全连接的层组成，其中一些卷积层之

卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？1\.一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，

卷积神经网络模型发展及应用转载地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学

卷积神经网络表征可视化研究综述（1）转载自：人工智能技术与咨询源自：自动化学报作者：司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,

卷积码原理介绍1.基本概念首先卷积码是一种纠错码，让我们先从大格局出发，去认识卷积码。如图1所示!图1纠错码的各种类型(https://imgblog.csdnimg.cn/22ee27e8c4d04aeaa3b005ed0c

步态轨迹是一帧帧图结构数据，图结构就是由点和边组成的非欧几里得数据。图结构数据与欧几里得数据，还是存在很大的差距，所以不能直接将卷积操作应用于图结构数据上，从而产生了专门处理图结构数据的图卷积操作。图卷积分为两种：基于空域和基于频域。本文介绍的是基于基于空域图卷积的步态情绪识别方法。