卷积神经网络：原理和应用-数据分析知识图谱-CDA数据分析师

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如何用神经网络检测一副小图在大图中的坐标位置？?: 2023-04-11; 神经网络是一种强大的机器学习工具，其广泛应用于计算机视觉任务中。其中一个常见的计算机视觉任务是定位物体的坐标位置。我将讨论如何使用神经网络来检测一副小图在大图中的坐标位置。首先，在解决该问题之前，需 ...

LSTM 中为什么要用 tanh 激活函数？tanh 激活函数的作用及优势在哪里？: 2023-04-07; LSTM是一种常用的循环神经网络架构，它可以有效地解决传统RNN中长序列训练过程中产生的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过使用门控机制来控制信息的流动，其中tanh激活函数扮演了重要角色。 tanh激活函数是一种 ...

在神经网络中，先进行BatchNorm还是先运行激活函数？: 2023-04-03; 在神经网络中，BatchNorm（批归一化）和激活函数是两个关键的组成部分，对于它们的顺序，存在不同的观点和实践。本文将从理论和实践两方面探讨这个问题，并提出一个综合考虑的解决方案。理论分析 BatchNorm ...

为什么CNN中的注意力机制都是加在提取特征的神经网络中？: 2023-04-03; 在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种可以自动从原始数据中学习特征的强大工具。然而，在某些情况下，我们需要更加准确地捕获输入数据中的关键信息，以便更好地完成任务，比如 ...

深度学习中神经网络的层数越多越好吗？: 2023-04-03; 深度学习中神经网络的层数越多是否越好？这是一个常见的问题。简单来说，增加神经网络的深度会增加其表示能力和拟合能力，但同时也可能会导致梯度消失、过拟合等问题。因此，我们需要根据具体情况权衡利弊。首 ...

深度神经网络中的全连接层的缺点与优点是什么?: 2023-04-03; 全连接层是深度神经网络中的一种常见的层类型，也被称为密集层或者全连接层。在全连接层中，每个神经元都与前一层中的所有神经元相连。全连接层的优点包括它的灵活性和表达能力，但其缺点包括参数量大和容易过拟合 ...

如何限制神经网络输出值的范围？: 2023-03-31; 神经网络（Neural Network）是一种强大的机器学习模型，它可以对各种类型的数据进行建模和预测。在许多应用程序中，我们需要将神经网络输出值限制在特定范围内，例如0到1之间或-1到1之间。这篇文章将介绍几种限制 ...

时间序列预测很火的一维CNN LSTM结构，CNN和LSTM之间该如何连接？: 2023-03-22; 时间序列预测是一项重要的任务，许多研究人员和数据科学家都致力于提高其准确性。近年来，一维CNN-LSTM结构已成为时间序列预测中最受欢迎的模型之一，因为它可以同时利用CNN和LSTM的优点。在本文中，我们将探讨如 ...

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