卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，特别擅长处理图像和视频数据。它通过模拟生物视觉系统的方式，利用卷积层、池化层等多层网络结构自动提取图像中的特征，进行分类、识别和预测。CNN被广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、人脸识别、物体检测等，已成为深度学习领域的重要模型之一。
普林斯顿大学和印度理工学院马德拉斯分校的研究人员利用人工智能(AI) 展示了一种“逆向设计”方法，即从所需属性出发，然后在此基础上进行设计。
图像识别技术作为现代科技的关键领域，正在深刻影响医疗、零售、汽车和安全等多个行业。
聊聊池化层中常见的超参数及其选择策略，帮助大家在实际任务中快速上手，调优模型。
人工智能的崛起，尤其是深度学习的发展，在众多领域带来了令人瞩目的进步。
本文将探讨神经网络在农业中的多种应用，包括作物产量预测、病虫害识别、肥料推荐、气候适应性分析等，并分析其对未来农业发展的影响。
R-CNN（Regions with Convolutional Neural Networks）家族包括几种模型，它们通过利用区域提议网络和深度学习技术来改进目标检测。
研究人员现在创造了一种全新的方法来制造神经网络，在某些方面超越了传统系统。
随着时下智能时代的发展，机器学习已成为不少专业人士的“必备技能”。尽管如此，可它在实用性上仍然存在一些问题。
本文将用 C++ 编写一个 CNN 和一个名为 mlpack 的库来对MNIST数据集进行分类。
使用全连接层的网络来分类图像是很奇怪的，因为这样的一个网络架构不考虑图像的空间结构。所以一个很直接的考虑就是引入图像的一种空间关系来构建神经网络，也就是这里要介绍的卷积神经网络（CNN）。