卷积神经网络算法分析及图像处理示例
卷积神经网络具有局部结合、权值共享及下采样等特征,可有效地降低网络的复杂度减少训练参数的数目.基于这些优越特性,它在各种信息处理中的性能优于传统的神经网络.本文首先介绍神经网络,进而详细的分析了卷积神经网络的原理及结构,包括卷积层、池化层、全连接层,并利用TensorFlow简单的展示卷积神经网络用于图像处理.
神经网络、卷积神经网络、Tensor Flow
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TP391(计算技术、计算机技术)
2020-03-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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