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使用卷积神经
图像字幕（自动生成图像的描述标题的任务）由于其潜力弥合视觉和语言理解之间的差距而引起了极大的关注。随着深度学习的进步，尤其是用于序列产生的特征提取和复发神经网络（RNN）的卷积神经网络（CNN），神经图像标题发生器在产生的字幕的质量和流利程度上都取得了重大进展。本文调查了图像字幕技术的演变，从传统模型到现代深度学习方法，包括使用变压器和多峰模型。我们讨论了关键组件，例如图像表示，字幕生成和注意机制，并检查大规模数据集和评估指标的作用。尽管取得了长足的进步，但在语义理解，上下文相关性和处理偏见等领域仍存在挑战。这项调查以研究目前的研究状态并概述了该领域的潜在方向，包括探索零射击学习，多模式集成以及改善字幕模型的概括。
从卷积神经网络到高级认知模型（再回到卷积神经网络）
卷积神经网络 (CNN) 在现代计算机视觉领域取得的显著成功已广为人知，人们越来越多地将其作为人类视觉系统的计算模型进行探索。在本文中，我们探讨 CNN 是否也能为高级认知建模提供基础，重点关注相似性和分类的核心现象。最重要的进步来自 CNN 能够学习复杂自然图像的高维表示，大大扩展了以前仅使用简单的人工刺激进行评估的传统认知模型的范围。在所有情况下，最成功的组合出现在将 CNN 表示与能够将其转换为更适合人类行为的认知模型结合使用时。这些见解的一个结果是将认知激励约束重新整合到计算机视觉和机器学习中的 CNN 训练范式中的工具包，并且我们回顾了这可以提高性能的案例。第二个结果是关于 CNN 和认知模型如何在未来更全面地整合的路线图，从而允许灵活的端到端算法从数据中学习表示，同时仍然保留人类认知的结构化行为特征。
使用卷积神经网络
声音分类在当今世界的各个领域都有其用途。在本文中，我们将借助机器生成的声音数据来介绍声音分类技术，以检测故障机器。重点是确定音频分类方法的相关性，以通过声音检测有故障的电动机；在嘈杂和无噪声的情况下；因此，可以减少工厂和行业的人类检查要求。降低降噪在提高检测准确性方面起着重要的作用，一些研究人员通过为基准测试其模型而添加噪声来模拟数据。因此，降噪广泛用于音频分类任务。在各种可用方法中，我们实施了一种自动编码器来降低噪声。我们使用卷积神经网络对嘈杂和DeNo的数据进行了分类任务。使用自动编码器将分类的分类准确性与嘈杂的数据进行了比较。进行分类，我们使用了频谱图，MEL频率CEPSTRAL CO-EFIFIED（MFCC）和MEL光谱图图像。这些过程产生了令人鼓舞的结果，从而通过声音区分了故障的电动机。
检测卷积神经网络...
摘要 - 花园环境中物体的检测和分类是应考虑的必要支持，这不仅是因为它促进了花朵的分类，还因为它减少了所需的时间，因为它不再需要专家进行。卷积神经网络的使用在所有领域都在上升，无论是在汽车行业，牲畜，航空等。这是由于它们的特征，它利用人工智能培训来实现对物体的精确检测和分类，但是所有这些方法的成本都很高，并且任何人都无法操纵。该资源的实施，与Yolov8算法并肩作用，代表了花型检测和分类领域的显着进步。关键字：分类，花卉农场，卷积神经网络，Yolo，Python，Roboflow，人工智能。
使用卷积神经网络和全卷积神经网络进行脑肿瘤识别
摘要。脑肿瘤的识别以及检查对患者是有害的。因此，关注邻近区域生长的分割仍然准确、有效且健康。全卷积神经网络 (FCNN) 是一种可靠的图像模型，可以保证隐藏质量。具有峰值状态的连续像素和符号图像的多面形式。在本研究中，创建一种完全卷积的方法来获得随机元素的参与，并使用资源丰富的假设和信息产生相应大规模的输出。该方法遇到了一些困难，因为测量对于各种图像都是准确的。程序化顺序死亡率的改善是一个关键条件。由于局部脑肿瘤伴随有异常的空间和基本波动，脑肿瘤的定位是一项极其困难的任务。在本研究中，提出了一种使用 CNN 表征的脑肿瘤程序化检测方法。构建的最关键方法是使用小孔完成。CNN 的可预测性较差，准确率为 97.5。
基于脑电图的卷积神经网络模型的多元基础卷积神经网络模型
摘要：随着深度学习的发展，自动高级特征提取已成为可能性，并且已被用来优化效率。最近，已经提出了基于卷积神经网络（CNN）的分类方法（CNN）的脑电图（EEG）运动成像，并达到了相当高的分类精度。但是，这些方法使用CNN单卷积量表，而最佳卷积量表因受试者而异。这限制了分类的精度。本文提出了通过从RAW EEG数据中提取空间和时间特征来解决此问题的多发性CNN模型，其中分支对应于不同的滤波器内核大小。在两个公共数据集（BCI竞争IV 2A数据集和高伽马数据集（HGD））上的实验结果证明了拟议方法的有前途的性能。该技术的结果显示，来自固定的单元EEGNET模型的多支气EEGNET（MBEEGNET）的分类准确性提高了9.61％，可变EEGNET模型的分类精度提高了2.95％。此外，多基金会的浅convnet（MbshlowerConvnet）提高了单个尺度网络的准确性6.84％。所提出的模型优于其他最先进的EEG运动图像分类方法。
余弦卷积神经网络及其应用
使用 c X 和基于 KL 散度的校准方法计算激活 Q 尺度 l act S 计算当前层激活的 Q 因子：1 / ( ) llll act A act MSSSS − Ω = 更新偏差项：lll act BSB = End for 计算最后一个卷积层的反量化因子：1/ l N deQ act MS =
黎曼方法与卷积神经网络
摘要 目的。迄今为止，在基于 EEG 的脑机接口中，黎曼解码方法与深度卷积神经网络的全面比较仍未在已发表的研究中出现。我们使用 MOABB（所有 BCI 基准之母）来解决这一研究空白，将新型卷积神经网络与最先进的黎曼方法进行比较，这些方法涉及广泛的 EEG 数据集，包括运动想象、P300 和稳态视觉诱发电位范式。方法。我们使用 MOABB 处理管道系统地评估了卷积神经网络（特别是 EEGNet、浅层 ConvNet 和深度 ConvNet）与成熟的黎曼解码方法的性能。该评估包括会话内、跨会话和跨受试者方法，以提供模型有效性的实用分析，并找到在不同实验设置中表现良好的整体解决方案。主要结果。我们发现在会话内、跨会话和跨受试者分析中，卷积神经网络和黎曼方法之间的解码性能没有显着差异。意义。结果表明，在使用传统的脑机接口范式时，在许多实验环境中，CNN 和黎曼方法之间的选择可能不会对解码性能产生重大影响。这些发现为研究人员提供了灵活性，可以根据诸如易于实施、计算效率或个人偏好等因素选择解码方法。