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基于卷积神经网络的图像识别系统 被引量:4
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作者 李航 厉丹 +2 位作者 朱晨 姚瑶 张丽娜 《电脑知识与技术》 2020年第10期196-197,200,共3页
卷积神经网络是人工神经网络与深度学习相结合,从而实现深度学习的方法.其具有良好的容错性、自适应性以及较强的自学习能力,还具有自动提取特征、权值共享以及输入图像与网络结构结合良好等优势.基于卷积神经网络和深度学习的图像识别... 卷积神经网络是人工神经网络与深度学习相结合,从而实现深度学习的方法.其具有良好的容错性、自适应性以及较强的自学习能力,还具有自动提取特征、权值共享以及输入图像与网络结构结合良好等优势.基于卷积神经网络和深度学习的图像识别系统,首先对不同的图像进行采集,将采集的得到的结果作为训练集和测试集.通过卷积神经网络对采集结果的训练,得到用来识别的各类特征,识别的结果可以得到图像的类别信息. 展开更多
关键词 卷积层神经网络 深度学习 图像识别 图像分类 alexnet构架
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