15分钟完成CNN图像分类的Homework3：步骤与代码详解 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ckraw5bgYiU5wnkZhCTc9vEHnDc/a2卷积神经网络是深度学习中的一个非常重要的分支，本作业提供了进行图像分类任务的基本范式。 准备数据. 训练模型. 应用模型. 要完成一个深度神经网络训练模型的代码，大概 ...
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徒手实现卷积神经网络--残差网络（ResNet） - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UvS0wYj3yizySKk0pGRclnUDnWb/a3经典的卷积神经网络是由卷积层和池化层组合而成的。卷积层主要用于提取局部特征，池化层用于对图像数据进行压缩。卷积神经网络已经证明了深度学习的潜力，即通过增加网络 ...
GitHub上深度学习项目的代码结构与文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PKWTwXYRCiyOqCk56WQcxT8pnVd/a4另一个值得关注的项目是[项目名称6]，它是一个用于视频分析的深度学习项目。该项目利用卷积神经网络对视频中的图像序列进行处理，能够实现对视频内容的分类、目标检测和行为 ...
基于10行代码实现目标检测的原理与应用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LvqewrvQCiukdSk6kAhcESF9nWd/a1其中可能涉及到的关键技术包括卷积神经网络（CNN）。CNN是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动学习图像中的特征。在目标检测 ...
5行代码如何实现图像识别AI训练？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/NHJNwI24dikw5ZkLWuMc9bOHnzd/a2随着深度学习算法的不断演进，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别的核心技术之一。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够自动学习图像中的特征，从而实现对图像的分类 ...
看不懂深度学习训练代码？这里有解读 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ex6xwU77yiJzUakhqI7c79VInJb/ad通常使用在大规模数据集上预训练的模型作为起点，例如在ImageNet数据集上预训练的卷积神经网络（CNN）。 在预训练模型的基础上 ...
完成模型加载的代码实现 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Vtb9w3LwxixlvbkIRFIcZh16nNg/a5因此，既然是图像，那么其实声音的识别也可以使用卷积神经网络，因为卷积神经网络的本质就是处理图像。 2、操作步骤. 加载预训练语音识别模型—— 这个预训练模型是 ...
AI代码编辑器：多模态计算的实现 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YZbSwzHWgiTd8Gk1SWBcD7FMnzg/a3卷积神经网络是一种深度学习架构，它在图像识别领域表现出色。这种网络模仿了人类视觉系统的工作方式，通过一系列的卷积和池化操作来提取图像中的特征。例如，通过识别边缘、 ...
卷积神经网络如何处理网格结构数据？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XbkKwD9tZiCblskNBXicxqOznyd/ad循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种具有自反馈连接的神经网络，主要用于处理序列数据，如语音、文本和时间序列等。 RNN 在自然语言处理（如Siri）、语音识别（讯 ...
图像字幕生成的代码实现与解析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/I4pQwCISEiuelrk2IylcfsSmnce/a7嵌入层: 创建词嵌入，将单词转换为向量表示。 GRU层: GRU（门控循环单元）是RNN（递归神经网络）的一种变体。