近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，圖像分類技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。并且伴隨著深度學(xué)習(xí)的興起，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）已經(jīng)成為了處理圖像分類任務(wù)的主流模型。CNN通過(guò)自動(dòng)從圖像中提取特征來(lái)識(shí)別圖像，并使用softmax函數(shù)進(jìn)行分類。然而，由于softmax函數(shù)的限制，傳統(tǒng)CNN模型在圖像分類方面存在一些不足。

本文首發(fā)自 easyAI - 人工智能知識(shí)庫(kù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) – CNN 最擅長(zhǎng)的就是圖片的處理。它受到人類視覺(jué)神經(jīng)系統(tǒng)的啟發(fā)。CNN 有2大特點(diǎn)：能夠有效的將大數(shù)據(jù)量的圖片降維成小數(shù)據(jù)量能夠有效的保留圖片特征，符合圖片處理的原則目前 CNN 已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，比如：人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、美圖秀秀、安防等很多領(lǐng)域。CNN

雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng)) AI科技評(píng)論按，本文來(lái)源于 王天祺 在知乎問(wèn)題【如何用FPGA加速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)？】下的回答，雷鋒網(wǎng) AI科技評(píng)論獲其授權(quán)轉(zhuǎn)發(fā)。 以下主要引用自西安郵電大學(xué)李濤老師關(guān)于連接智能和符號(hào)智能的報(bào)告，以及fpl2016上ASU的 Yufei Ma的文章和slid

作者：Madcola從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）我們知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是這樣的：那卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟它是什么關(guān)系呢？其實(shí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依舊是層級(jí)網(wǎng)絡(luò)，只是層的功能和形式做了變化，可以說(shuō)是傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)改進(jìn)。比如下圖中就多了許多傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有的層次。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu) ? 數(shù)據(jù)輸入層/ Input la

卷積 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （Convolutional Neural Network,CNN）新手指南 引言卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：聽(tīng)起來(lái)像是生物與數(shù)學(xué)還有少量計(jì)算機(jī)科學(xué)的奇怪結(jié)合，但是這些網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域已經(jīng)造就了一些最有影響力的創(chuàng)新。2012年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始嶄露頭角，那一年Alex Krizhevsk