当前位置: 首页 > news >正文

深度学习进阶:卷积神经网络(CNN)原理与实战

1. 卷积神经网络概述

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是深度学习中专门用于处理网格状数据(如图像、语音、视频)的神经网络架构。与传统全连接网络相比,CNN具有三大核心思想:

  1. ​局部感受野​​:每个神经元只与输入数据的局部区域连接
  2. ​权值共享​​:同一特征检测器在不同位置使用相同的参数
  3. ​空间下采样​​:通过池化操作逐步降低数据维度

这些特性使CNN能够高效处理高维数据,并保持对平移、缩放和扭曲的不变性。

2. CNN核心组件详解

2.1 卷积层

卷积操作是CNN的核心,通过滑动窗口(卷积核)在输入数据上提取局部特征:

import torch
import torch.nn as nn# 定义卷积层:输入通道1,输出通道16,3x3卷积核
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)# 模拟输入数据:batch_size=4,1通道
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.dtcms.com/a/252905.html

相关文章:

  • Vue 3 常用响应式数据类型详解:ref、reactive、toRef 和 toRefs
  • 卫星通信链路预算之二:带宽和功带平衡
  • YOLO进化史:从v1到v12的注意力革命 —— 实时检测的“快”与“准”如何兼得?
  • 用ε贪婪算法解决多老虎机问题
  • 简单了解TypeScript
  • Java实现10大经典排序算法
  • 【操作系统】macOS软件提示“已损坏,打不开”的解决方案
  • 数字ic后端设计从入门到精通8(含fusion compiler, tcl教学)ULVTLL、LVT、ULVT详解及应用
  • 游戏技能编辑器界面优化设计
  • AEO:从搜索引擎到答案引擎,AI时代搜索优化的新战场
  • MSPM0G3507学习笔记(三)软硬I2C任意切换,兼容HAL:oled与mpu6050
  • RK 安卓10/11平台 HDMI-IN 调试
  • SSRF4 SSRF-gopher 协议扩展利用-向内网发起 GET/POST 请求
  • Java中间件使用方式与实战应用
  • 基于深度学习的智能文本摘要系统:技术与实践
  • 【音视频】SIP基础、搭建服务器和客户端
  • uniapp 配置devserver代理
  • P6 QT项目----汽车仪表盘(6.4)
  • C++ vector深度剖析与模拟实现:探索模板的泛型应用
  • 腾讯云国际站缩容:策略、考量与实践
  • 智慧园区建设资料合集(Wordppt原件)
  • Spring Boot 中的条件装配:@Conditional 系列注解详解
  • 答辩讲解387基于Spring Boot的心理健康管理系统
  • 【Python系列PyCharm实战】ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn’ 系列Bug解决方案大全
  • Windows Server系统只有命令行不显示桌面的解决方法
  • 【超详细】讯飞智能车PC电脑烧录指南(高级系统部署与恢复)
  • LDPC码校验矩阵和生成矩阵的生成
  • Java在IDEA中终端窗口输出正常,但打包成JAR后中文乱码问题
  • 《从零掌握MIPI CSI-2: 协议精解与FPGA摄像头开发实战》-- 实战基于CSI2 Rx 构建高性能摄像头输入系统
  • 51c嵌入式~电路~合集2