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卷积神经网络、CNN识别图片

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络

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课程简介

  卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 [1-2] 。由于卷积神经网络能够进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为“平移不变人工神经网络


适合人群

l 适合零基础学人工智能语言的初学者

  l 想转行进入人工智能行业的工作人员

  l 想要了解人工智能开发的前景人员

课程亮点

  由于卷积神经网络能够进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为“平移不变人工神经网络

主讲内容

  01_图释对比原始图片和卷积FeatureMap

  02_三通道卷积_池化层的意思

  03_CNN架构图LeNet5架构

  04_CNN来对MNIST进行图片识别代码实现

  05_TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务

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