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使用卷積類神經網路的狗與貓分類 |Python 資料科學 日
取代為 Jyothi Swaroop Makena
在此簡報中，我們會深入探討一個卷積類神經網路 （CNN） 專案，其設計目的是將影像分類成兩種類別：狗和貓。 CNN 是一種深度神經網路，特別擅長影像辨識工作。 我們的目標是展示CNN架構及其應用複雜度，以建立有效和準確的分類器來區分這些常見的寵物物種。
CNN 模型是多層神經網路，採用捲積層自動從輸入影像學習階層式特徵。 這些捲積層會藉由集區層來補充，其會縮小所學習特徵的空間維度，並完整連接層來進行預測。 我們的數據集包含狗和貓的已標記影像，作為CNN學習和一般化模式的訓練材料。
最終，此 CNN 專案會示範影像分類工作中深度學習的強大功能，並作為瞭解計算機視覺中類神經網路更廣泛應用的基礎。 即使你沒有任何先前的深度學習經驗，我敦促你來加入我，並見證深度學習和CNN的許多奇跡，特別是。
章
- 00：00 - 狗與貓分類使用卷積神經網路
- 01：29 - 今天的議程
- 02：40 - 什麼是卷積神經網路 （CNN）
- 03：50 - 為什麼 CNN？ 為什麼不是 ANN？
- 07：52 - 典型的 CNN 架構
- 11：10 - CNN 應用程式
- 11：57 - 示範
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連線
- Jyothi Swaroop Makena |LinkedIn： /in/jyothiswaroopmakena/
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CNN 模型是多層神經網路，採用捲積層自動從輸入影像學習階層式特徵。 這些捲積層會藉由集區層來補充，其會縮小所學習特徵的空間維度，並完整連接層來進行預測。 我們的數據集包含狗和貓的已標記影像，作為CNN學習和一般化模式的訓練材料。
最終，此 CNN 專案會示範影像分類工作中深度學習的強大功能，並作為瞭解計算機視覺中類神經網路更廣泛應用的基礎。 即使你沒有任何先前的深度學習經驗，我敦促你來加入我，並見證深度學習和CNN的許多奇跡，特別是。
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