登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
摘要：卷积神经网络(CNN)通过分层特征提取处理图像：卷积层用局部感知的"印章"方式检测边缘/纹理特征；池化层压缩特征图保留关键信息；全连接层整合特征进行分类。相比传统神经网络，CNN利用权值共享和局部相关性显著提高效率，广泛应用于人脸识别、医疗影像和自动驾驶。典型模型如LeNet、AlexNet到152层的ResNet不断加深网络能力。CNN对图像旋转/缩放不敏感的特性源于其
一、引言：锂电池剩余寿命预测的核心价值与技术挑战在新能源汽车、储能系统、便携式电子设备等领域，锂电池作为核心能量来源，其剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测直接关系到设备运行安全性、维护成本与用户体验。传统基于经验的寿命评估方法（如固定周期更换、容量阈值判断）存在精度低、资源浪费等问题，难以满足复杂场景下的动态管理需求。
AI大模型：python舆情分析系统 情感分析 CNN算法 LSTM算法 卷积神经网络网络 可视化 Django框架 Echarts可视化 毕业设计✅
本项目开发了一个基于TensorFlow深度学习CNN算法的垃圾分类识别系统。系统采用ResNet50预训练模型，通过图像数据预处理、模型训练（准确率达99.83%）和系统集成等步骤实现高效垃圾分类。项目包含完整源码、开发文档、论文及部署教程，为环保领域提供了AI解决方案。该系统可显著提升垃圾分类效率，减少人工成本，具有实际应用价值。
在深度学习的视觉任务（图像分类、目标检测、语义分割等）中，卷积神经网络（CNN）凭借其对空间特征的高效提取能力成为主流模型，而**卷积层（Convolution Layer）**、**池化层（Pooling Layer）**和**全连接层（Fully Connected Layer）**正是CNN的三大核心组件。这三层各司其职、层层配合，从原始图像的像素信息中逐步提取低级特征（边缘、纹理）、中级特
本项目对比了多种深度学习模型在区分AI生成艺术与人类创作艺术上的表现。实验使用了Kaggle数据集，包含AI和人类艺术两类图像。通过训练Vision Transformer、ResNet50、Swin Transformer和5层CNN等模型，结果显示Swin Transformer以88.21%的验证准确率表现最佳，其次是ViT（86.67%）和预训练ResNet50（85.64%）。
本文介绍了AlexNet模型的训练配置与实现细节。主要内容包括：1) 初始化配置支持GPU优先的设备选择策略；2) 训练设置采用SGD优化器，学习率0.001，配合多阶段学习率调度；3) 训练流程包含梯度裁剪和早停机制；4) 评估功能计算总体及类别准确率；5) 提供训练曲线可视化功能。实验部分展示了在CIFAR-10数据集上的训练示例，简化版AlexNet可获得约80-83%的测试准确率。最后给出
图像预处理（去噪/裁剪）、数据增强（旋转/翻转）、CNN模型构建（ResNet迁移学习）、模型训练与评估、模型存储（MinIO）：API网关、缺陷检测服务（调用CNN模型）、质检系统集成（缺陷标注/统计分析）、分拣控制系统（PLC联动）、监控告警CNN（卷积神经网络）是专为图像设计的深度学习模型，通过局部感知（卷积核提取局部特征）、权值共享（减少参数）、层次化特征提取（浅层边缘→中层纹理→深层语义
本文为王万良《人工智能导论(第5版)》的笔记，该图书为国内大学广泛采用的《人工智能》课程教材。笔记涉及的主要章节包括绪论、知识表示与知识图谱、搜索求解策略、智能计算及其应用、专家系统与机器学习、人工神经网络及其应用、智能体与多智能体系统、自然语言处理及其应用。
Mermaid 渲染失败: Parse error on line 2:... A[CANN架构] --> B[算子库(ops)]A --> C[运行时架构说明算子库(ops)：包含基础算子实现（如ops-nn中的Pooling），支持Ascend NPU原生指令集运行时(RT)：管理计算图执行与内存分配编译器：将AI模型编译为NPU可执行格式，优化算子融合与流水线设计理念CANN采用分层解耦。
ops-nn库是 CANN 框架中实现 INT8 量化推理的关键组件。其与 FP32 版本的实现差异，核心在于引入了对量化参数（Scale/ZeroPoint）的显式管理混合精度中间结果的处理，以及高效的再量化机制。架构师需要深入理解这些差异，才能在模型部署时，通过合理的算子融合和 Kernel 优化，充分释放昇腾 NPU 在 INT8 精度下的计算潜力，实现推理性能和精度的最佳平衡。要深入研究这
昇腾 CANN 提供的ops-nn仓库是构建高性能 CV 应用的基石。它不仅仅是一组算子的集合，更是昇腾硬件架构、TBE 编程模型以及深度学习算子优化经验的结晶。通过深入理解和利用ops-nn中对卷积、矩阵运算等核心 CV 算子的精细化优化，特别是其在算子融合、数据布局和多核并行调度方面的设计，我们能够最大限度地挖掘昇腾 AI 处理器在处理复杂视觉模型时的计算潜力。持续关注和贡献于CANN 组织中
摘要：当运行CNN项目代码时出现"ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'"报错，通常是因为TensorFlow未安装或在错误的环境中运行。建议使用虚拟环境(venv或conda)管理项目依赖，避免全局安装导致版本冲突。具体步骤包括：创建虚拟环境、激活环境、安装所需依赖包。使用虚拟环境能有效解决不同项目间的依赖冲突问题，
使用 nn.Module 构建一个 CNN。# 定义卷积层：输入1通道，输出32通道，卷积核大小3x3# 定义卷积层：输入32通道，输出64通道# 定义全连接层self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128) # 输入大小 = 特征图大小 * 通道数self.fc2 = nn.Linear(128, 10) # 10 个类别x = F.relu(self.conv1(x)
ResNet神经网络通过残差结构解决了深度网络训练中的梯度消失和退化问题，显著提升了图像分类性能。其核心创新在于引入残差块，通过快捷连接直接传递输入信号，使得深层网络能够有效训练。ResNet包括18层到152层等多种架构，广泛应用于计算机视觉任务。实验表明，ResNet在花卉识别等任务中表现出色，验证了其高效性和实用性。
深度学习—卷积神经网络（2）2.DNN与CNN的区别3.卷积的数学定义4.CNN的结构组成卷积层#人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书
1 生成用于训练的波形为每种调制类型生成 10000 个帧，其中 80% 用于训练，10% 用于验证，10% 用于测试。我们在网络训练阶段使用训练和验证帧。使用测试帧获得最终分类准确度。每帧的长度为 1024 个样本，采样率为 200 kHz。对于数字调制类型，八个样本表示一个符号。网络根据单个帧而不是多个连续帧（如视频）作出每个决定。假设数字和模拟调制类型的中心频率分别为 900 MHz 和 1
追求极致精度的“工匠精神”，适合对准确率要求极高的场景YOLO：追求实时速度的“闪电侠”，适合需要快速响应的应用SSD：平衡速度与精度的“中庸之道”，适合大多数通用场景。
本文通过复现VGG-16实现了马铃薯病害的识别。
当前，自适应波束成形算法的发展正朝着多技术融合的方向迈进，其中“200种组合算法+优化TCN时间卷积神经网络+SHAP分析+新数据预测+多输出”的技术体系，为算法性能提升与可解释性增强提供了全新路径。这种融合架构打破了传统自适应算法的单一优化模式，通过多维度技术协同，实现了波束成形在复杂动态环境下的精准适配与透明化分析。200种组合算法的构建，并非简单的算法堆砌，而是基于不同自适应波束成形核心算法
在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种非常强大的模型，专门用于处理图像数据。CNN通过卷积操作和池化操作来提取图像中的特征，具有较好的特征学习能力，特别适用于图像识别和计算机视觉任务。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了方便易用的工具来构建和训练CNN模型。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的CNN，并通过一个
原理(图像尺寸-卷积核尺寸 + 2*填充值)/步长+1自编代码def calculate_size(width,height,conv_size,padding_num:int,stride):'''计算卷积池化后的图片尺寸Args:width: 原图片宽度height: 原图片高度conv_size: 卷积大小padding_num: 填充大小stride: 步长Ret
本文将重点介绍卷积神经网络的基本结构及原理，包括神经元、连接方式、激活函数以及神经网络模型的建立等方面，主要用于自己学习理解，部分内容参照了鱼书以及AI辅助生成，不足之处还请指正。
本文系统介绍了五种里程碑式CNN架构的发展历程与技术特点。以1998年LeNet-5为起点，重点分析了2012年AlexNet的突破性创新，包括ReLU激活函数、Dropout和数据增强等关键技术。通过Mermaid图表直观展示了各网络层级结构，并提供了参数计算示例。这些经典架构奠定了现代深度学习的基础，其设计思想至今仍深刻影响着计算机视觉领域的发展。文章采用技术细节与实现代码相结合的方式，完整呈
本文总结了卷积神经网络(CNN)的基本原理和完整前向流程。CNN通过局部感受野和参数共享高效提取图像特征，主要包含卷积(提取局部模式)、激活(引入非线性)、池化(下采样保留显著特征)、展平(转为向量)和全连接层(综合特征分类)等模块。文章详细解释了卷积核运算、padding防止边缘信息丢失、多卷积核生成特征体、ReLU激活函数、最大池化等核心概念，并推荐使用CNN Explainer工具进行交互式
西门子PLC1500大型程序汽车产线fanuc机器人焊装2台触摸屏TP1500程序9个智能远程终端ET200SP Profinet连接15个Festo智能模块Profinet通讯10台Fanuc发那科机器人Profinet通讯3台G120变频器Profinet通讯2台智能电能管理仪表PAC32004个GRAPH顺控程序图尔克RFID总线模组通讯和MES系统通讯，西门子安全模块程序经典，结构清晰，S
传统序列模型（CNN/RNN/LSTM）与大语言模型（GPT/BERT）并非替代关系，而是互补关系：传统模型是序列数据处理的基础，解决了“从0到1”的序列特征提取问题，在低算力、小数据场景仍不可替代；大模型是语言理解的革命，通过Transformer和预训练范式解决了“从1到100”的通用语义建模问题，在复杂语言任务中展现出碾压性优势。作为开发者，需根据任务需求、数据规模、算力资源三者平衡选型：在
与分类任务的核心差异：分类任务标签为“类别整数”，回归任务标签为“10个连续坐标值”，需将标签转为浮点型（与模型输出数据类型匹配）。标签文件格式（train.txt/test.txt）：每行11个元素，第一个为图片相对路径，后10个为坐标值，示例：000001.jpg 32 28 48 29 39 45 30 52 48 51self.imgs = [] # 存储图片完整路径self.labels
与LeNet有相同之处，也有很多区别；比如适用大尺寸的图像所以使用11X11这种大尺寸的卷积核使用Relu激活函数，对比tanh/sigmoid激活函数，训练更快且避免梯度消失dropout随机使得一些神经元失活防止过拟合(用在全连接层)LRN局部归一化：正则项，防止过拟合# input_size还必须是元组，使用列表就会报错，，，，AlexNet中使用了dropout，resnet丢弃dropo
一、引言：环保需求下，CNN 赋能智能垃圾分类1.1 垃圾分类的痛点与技术解决方案传统垃圾分类依赖人工识别，存在效率低、准确率差、成本高等问题：垃圾类别多（可回收、厨余、有害、其他等细分 10 + 类）；相似垃圾难区分（如纸类 vs cardboard、塑料瓶 vs 玻璃瓶）；环境干扰大（污渍、遮挡、光照变化影响识别）。
是的，CNN的掩码可视化是理解PPO动作意图的“X光片”。确认智能体是否在看正确的地方（比如看路而不是看UI）。结合环境常识，从关注点反推动作（看到左边有奖励 -> 动作是左转）。如果动作错误，看可视化能帮你发现是CNN看错了（特征提取错误）还是PPO算错了（策略错误）。如果你想具体实现这种可视化，可以使用Grad-CAM技术，将热力图叠加在原始游戏画面上，然后运行训练好的PPO模型，观察每一帧的
cnn
——cnn
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
松山湖开发者村综合服务平台
昇腾开源生态专区
九章云极普惠算力
DAMO开发者矩阵
