CNN经典网络模型（三）：VGGNet简介及代码实现（PyTorch超详细注释版）
CNN经典网络模型之一：VGGNet，本文包含其简介及代码，在PyTorch中实现，进行超详细注释，适合新生小白阅读学习~
经典CNN卷积神经网络发展史+论文+网络实现(PyTorch)
经典CNN卷积神经网络发展史+网络实现(PyTorch)
（Matlab实现）CNN卷积神经网络图片分类
使用Matlab自带的深度学习工具箱构建卷积神经网络（CNN）进行图片分类，以识别并分类手写数字为例。首先将大量的图片数据导入；然后给不同种类的图片打上对应的分类的标签，划分为训练集和测试集；构建CNN网络其中包括3层2维卷积和3个池化层，全连接层及分类层；调整好输入输出格式对CNN进行训练及测试；
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解
本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解，通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络（CNN），非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容！
PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）
PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）
卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）
基本定义卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)，是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野（Receptive Field）的机制而提出的。卷积神经网络专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如，时间序列数据（可
深度学习卷积神经网络CNN之 VGGNet模型主vgg16和vgg19网络模型详解说明（理论篇）
VGGNet模型是大规模视觉识别挑战赛竞赛的第二名，六组实验，对应6个不同的网络模型，这六个网络深度逐渐递增的同时，也有各自的特点。实验表明最后两组，即深度最深的两组16和19层的VGGNet网络模型在分类和定位任务上的效果最好。从VGG背景、VGGNet模型结构、特点（创新、优缺点及新知识点）、各
卷积神经网络CNN-全连接层
卷积神经网络CNN-全连接层，特点、作用、复杂度，全连接层的操作过程详解
【代码实验】CNN实验——利用Imagenet子集训练分类网络（AlexNet/ResNet）
Imagenet是计算机视觉的经典分类比赛，但是Imagenet数据集本身太大了，我们穷学生没有这么大的算力，2016年google DeepMind团队从Imagnet数据集中抽取的一小部分（大小约3GB）制作了Mini-Imagenet数据集（也就是Imagenet的子集），共有100个类别，每
深度卷积神经网络（AlexNet）
在LeNet提出后，卷积神经网络在计算机视觉和机器学习领域中很有名气。但卷积神经网络并没有主导这些领域。这是因为虽然LeNet在小数据集上取得了很好的效果，但是在更大、更真实的数据集上训练卷积神经网络的性能和可行性还有待研究。事实上，在上世纪90年代初到2012年之间的大部分时间里，神经网络往往被其
CNN(一维卷积Conv1D)实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一
人脸表情识别系统——基于Mini-Xception网络模型实现表情分类（附完整代码）
人脸情绪识别系统——基于Mini-Xception网络模型实现表情分类
训练Faster R-CNN+Windows+PyTorch（VOC数据集和自己的数据集）
训练b站up主提供的Faster R-CNN+Windows+PyTorch（VOC数据集和自己的数据集）
基于小波时频图和2D-CNN的滚动轴承故障检测
轴承故障诊断 附python和matlab代码
【人工智能】图文详解深度学习中的卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。它的核心思想是通过一系列卷积、池化等操作，提取出输入数据的特征，并通过全连接层等操作进行分类或回归等任务。
深度学习中的卷积神经网络
2012年，AlexNet横空出世，卷积神经网络从此火遍大江南北。此后无数人开始研究，卷积神经网络终于在图像识别领域超过人类，那么卷积神经网络有什么神奇？下面我们来了解了解。
卷积神经网络进行图像识别的学习（一）
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种用于图像处理、计算机视觉和自然语言处理等任务的深度学习模型。它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
AI遮天传 DL-CNN
上次我们介绍了多层感知机(MLP)，本次将介绍深度学习领域中第二个基本的模型：卷积神经网络(CNN)。CNN在MLP之上又引入了两种新的层：卷积层和池化层。
变化检测（Change Detection，CD） 综述2篇 & CD代码 & 常用CD数据集及链接
CD best paper 。综述1，介绍变化检测流程、各种类型的CD数据集、分析不同的算法框架与当前AI主流网络，实际应用，机遇与挑战（无监督、异构数据、是否可靠），内容丰富。综述2，包括，遥感领域中变化检测的应用，深度学习算法概述（历史、deep models、DBNs、SAEs、CNNs），已
CNN经典网络模型（二）：AlexNet简介及代码实现（PyTorch超详细注释版）
CNN经典网络模型之一：AlexNet，本文包含其简介及代码，在PyTorch中实现，进行超详细注释，适合新生小白阅读学习~
