越来越卷,教你使用Python实现卷积神经网络(CNN)
@Author:Runsen
文章目录
- 卷积神经网络
- 网络架构
- 卷积
- 卷积层
- 在Keras中构建卷积层
- 池化层
- 全连接层
- Python实现卷积神经网络
- 总结
卷积神经网络
Yann LeCun 和Yoshua Bengio在1995年引入了卷积神经网络,也称为卷积网络或CNN。CNN是一种特殊的多层神经网络,用于处理具有明显网格状拓扑的数据。其网络的基础基于称为卷积的数学运算。
卷积神经网络(CNN)的类型
以下是一些不同类型的CNN:
1D CNN:1D CNN 的输入和输出数据是二维的。一维CNN大多用于时间序列。
2D CNNN:2D CNN的输入和输出数据是三维的。我们通常将其用于图像数据问题。
3D CNNN:3D CNN的输入和输出数据是四维的。一般在3D图像上使用3D CNN,例如MRI(磁共振成像),CT扫描(甲CT扫描或计算机断层扫描(以前称为计算机轴向断层或CAT扫描)是一种医学成像 技术中使用的放射学获得用于非侵入性详述的身体
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