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基于六轴传感器信号和深度学习模型的人体动作识别(五)深度学习之卷积神经网络

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发表于 2021-12-20 23:49:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 matlab的旋律 于 2023-9-26 15:07 编辑

这一章开始介绍深度学习。深度学习一种利用深度神经网络框架的机器学习技术,也就是它本质上是一种机器学习,但又基于深度神经网络框架具有自动特征工程的功能。卷积神经网络(convolution neural network,简称 CNN),顾名思义由于其具有的卷积功能与其他的神经网络进行区分,是一类特殊类型的神经网络。由于它能够使用本地操作进行分层抽象表示, 最初的卷积神经网络模型主要用于计算机视觉的研究和应用当中。一方面,卷积层通过利用图像具有的二维结构(2D)以及通常相邻范围内像素具有的较强相关性,避免使用的所有像素单元之间的一对一连接(即全连接,也就是大部分神经网络采用计算方式,如图1所示),而使用分组的局部连接,连接方式示意如图 2所示。另一方面,CNN架构依赖于特征共享,也就是 CNN 中的每个通道(或输出特征图)都是使用在所有位置利用相同卷积核(filter)的进行卷积计算得到的,如图 2 所示。
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发表于 2022-4-11 17:55:42 | 显示全部楼层
怎么看不了啊
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 楼主| 发表于 2022-4-11 23:39:28 | 显示全部楼层

最近在忙,晚几天弄
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