地执行基于纹理特征的分类任务。为了让深度学习在基于纹理的数据上更好地工作，需要有一种方法，可以从图像中提取纹理特定的特征，并将其传递给全连接层，同时保留全局特征。这样的架构设置将使全连接的层具有信息纹理特征，并有助于
2022-10-26 16:57
什么是深度学习为了解释深度学习，有必要了解神经网络。神经网络是一种模拟人脑的神经元和神经网络的计算模型。作为具体示例，让我们考虑一个输入图像并识别图像中对象类别的示例。
2023-02-17 16:56
1 CNN简介 CNN即卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)，是一类包含卷积计算的神经网络，是深度学习（deep learning）的代表算法之一，在
2023-08-18 06:56
人工智能下面有哪些机器学习分支？如何用卷积神经网络（CNN）方法去解决机器学习监督学习下面的分类问题？
2021-06-16 08:09
。这类方法的准确率较高，但这需要对数据集人工标注部位信息。目前细粒度分类的一大研究趋势是不借助额外监督信息，只利用图像标记进行学习，其以基于双线性
2019-07-21 13:00
。2．1 图像处理模块的设计 图像处理模块主要利用CNN强大的图像处理能力[6]，但CNN本身是模拟电路，因此在噪声、
2009-09-19 09:35
这些特征进行分类。这类方法的准确率较高，但这需要对数据集人工标注部位信息。目前细粒度分类的一大研究趋势是不借助额外监督信息，只利用图像标记
2019-06-08 08:00
FPGA 上实现卷积神经网络 (CNN)。CNN 是一类深度神经网络，在处理大规模图像识别任务以及与机器学习类似的其他问题方面已大获成功。在当前案例中,针对在 FPG
2019-06-19 07:24
的网络最终来实现更通用的识别。这些多层的优点是各种抽象层次的学习特征。例如，若训练深度卷积神经网络（CNN）来对图像进行分类，则第一层学习识别边缘等最基本的东西…
2022-11-11 07:55
摘 要： 针对当前高采样率ADC成本高昂、采样精度较低的问题，提出了基于欠采样的信号频率估计方法，通过组合使用低速ADC，可以达到高速ADC的采样效果。通过建立仿真对所提出的方法
2018-07-31 10:24
