大白话介绍卷积神经网络并手把手教会识别图片

作者/分享人:小兔子
向 Ta 提问
做过 3 年大数据工作,主要做大数据实时处理。熟练掌握大数据主流框架。近几年主要做人工智能图像算法分析,熟练掌握 Tensorflow、Keras、Pytorch 等主流框架,深刻理解机器学习各种常用算法,深度学习卷积网络、递归神经网络、目标检测等。

卷积神经网络,简称 CNN 是深度学习代表算法之一,主要运用于图像处理和图像识别等领域。CNN 在本质上是一种输入到输出的映射,它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系,而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式,只要用已知的模式对卷积网络加以训练,网络就具有输入输出对之间的映射能力。

本次分享将会从以下几点来讲解 CNN:

  1. CNN 的基本结构包括输入层、卷积层、池化层、输出层等
  2. CNN 训练过程中向前传播和向后传播的原理
  3. 使用 Keras + CNN 识别 MNIST 手写数字
  4. 使用 Keras + CNN 识别 CIFAR-10 照片图像,图像一共 10 个类别如:飞机、汽车、鸟、猫、鹿 、狗、青蛙、马、船、卡车
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