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摘要:
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。
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卷积神经网络
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文献信息
篇名 卷积神经网络算法分析及图像处理示例
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 神经网络 卷积神经网络 TensorFlow
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 176-177
页数 2页 分类号 TP391
字数 语种
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘中雨 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
卷积神经网络
TensorFlow
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
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