卷積神經網絡
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關於這個免費證書課程
工程師們對機器學習和深度神經網絡越來越感興趣。目前的研究趨勢是使用卷積神經網絡(cnn)在各個應用領域產生最先進的結果。CNN已經有一段時間了，但直到最近才流行起來。CNN處於機器學習的前沿，因為它們可以同時接受多個任務的訓練，在許多領域提供最先進的性能，並且比其他類型的神經網絡更容易應用於新任務。
卷積神經網絡(cnn)是一種神經網絡，在2010年代開始流行。CNN用於圖像識別任務，在這方麵它們優於其他深度學習算法。CNN由多層神經元組成，每一層對輸入執行卷積運算。卷積神經網絡(cnn)是一種用於有效學習和分類視覺圖像的神經網絡。CNN是一個有很多層的神經網絡，其中一些是卷積，另一些是完全連接的。他們的工作原理是將圖像分解成可感知的特征，然後根據這些特征對圖像進行分類。CNN也可以用於圖像識別或語音識別任務。在本課程中，我們將學習cnn是如何工作的，以及它們在一些應用程序中使用過。
在本課程中，我們將討論數字圖像、卷積過程和池化特征，如最大池化和平均池化。我們還將揭示CNN卷積過程中的內核和各種過濾器以及特征圖。在設計學習算法時，需要製備多層深度神經網絡。因此，我們將在本課程中討論批處理歸一化，這是深度學習的一部分。
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