Supplyframe Supplyframe XQ Datasheet5 芯耀 Findchips bom2buy Siemens Xcelerator
关注我们
  • 技术群
  • 地域群
  • 活动群

  • 存储/储能技术资源交流群

    加入

  • 电子技术交流群

    加入

  • AI人工智能交流群

    加入

  • 物联网技术交流群

    加入

  • 机器人技术交流群

    加入

  • 电源技术交流群

    加入

  • 广深工程师技术资源交流群

    加入

  • 上海区域工程师技术资源交流群

    加入

  • 北京区域工程师技术资源交流群

    加入
设计助手
电子硬件助手 电子硬件助手
元器件查询 元器件查询

扫码加入

加入星计划，您可以享受以下权益：

  • 创作内容快速变现
  • 行业影响力扩散
  • 作品版权保护
  • 300W+ 专业用户
  • 1.5W+ 优质创作者
  • 5000+ 长期合作伙伴
立即加入
  • 首页
  • 标签
  • 卷积神经网络

卷积神经网络

加入交流群
扫码加入
获取工程师必备礼包
参与热点资讯讨论

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等收起

查看更多
类型
新鲜 热门
暂无相关内容，为您推荐以下内容

正在努力加载...

热门作者 换一换
相关标签