包含标签:cnn 的文章
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【NLP】特征提取: 广泛指南和 3 个操作教程 [Python、CNN、BERT]
什么是机器学习中的特征提取? 特征提取是数据分析和机器学习中的基本概念,是将原始数据转换为更适合分析或建模的格式过程中的关键步骤。特征,也称为变量或…… -
第八章:SegNet——一个用于强大的语义像素级标注的深度卷积编码-解码架构
&原文信息 原文题目:《SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation》 原文引用:Badrinarayanan V, Kendall A,…… -
每天五分钟计算机视觉:VGG网络相对于AlexNet网络有哪些不同?
本文重点 在前面的课程中,我们已经学习了VGG网络模型,也学习了AlexNet网络模型,AlexNet模型先于VGG网络模型产生,所以VGG在一定程度上要优于AlexNet模型,…… -
笔记36:CNN的多通道卷积到底是什么样的
总结: (1)输入卷积层的feature_map的通道数,就是该卷积层每个卷积核所含有的通道数 (2)输出卷积层的feature_map的通道数,就是该卷积层所含有的卷积核…… -
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基于matlab使用卷积神经网络对晶圆图上的八种制造缺陷进行分类(附源码)
一、前言 此示例展示了如何使用简单的卷积神经网络 (CNN) 对晶圆图上的八种制造缺陷进行分类。 晶圆是半导体材料(通常是硅)的薄盘,用作集成电路的基础。…… -
【深度学习】6-1 卷积神经网络 – 卷积层
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。 CNN 被用于图像识别、语音识别等各种场合,在图像识别的比赛中,基于深度学习的方法几乎都以 CNN 为基础……