目录KNN项目实战——改进约会网站的配对效果1、项目背景2、项目数据3、K-近邻算法的一般流程4、项目步骤及代码实现5、项目结果KNN项目实战——改进约会网站的配对效果1、项目背景： 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她
tf框架的范围管理scope技术来优化参数设定，最终准确率为0.984这里主要引入较多参数来改进原有的cnn模型：使用激活函数去线性化使用隐藏层即加深层数以解决复杂问题使用学习率调整更新参数的频度使用滑动平均模型来调整模型结果# 导入必要的库
import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.examples.tutorials.mnist im
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2024-04-14 22:23:34
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一、什么是胶囊网络1.1普通CNN的缺点：CNN在提取特征时只在乎有没有，不在乎他具体的状态是如何的。上面第一张图片是一个人像，CNN可以正常识别出来；第二张是一个五官错位的图片，CNN仍然将其识别成一张人脸。这是因为CNN是可以识别出人像所具有的具体特征，只要包含这些特征就将其判定为一张人脸。 1.2Hinton自己说过：最大池化层表现的如此优异是一个巨大的错误，是一场灾难。从图中不难
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2024-04-18 22:16:06
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CNNs可以自动从(通常是大规模)数据中学习特征，并把结果向同类型未知数据泛化。
选用卷积的原因:
局部感知:
简单来说，卷积核的大小一般小于输入图像的大小（如果等于则是全连接），因此卷积提取出的特征会更多地关注局部 ——
这很符合日常我们接触到的图像处理。而每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，
然后在更高层将局部
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2024-03-27 21:09:43
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Contents1 R-CNN2 SPPNet3 Fast R-CNN4 Faster R-CNN5 三种目标检测神经网络对比说明 在RCNN系列算法提出之前，目标检测是基于滑动窗口的方法。在图片上，选择大小适宜的窗口、合适的步进长度，进行从左到右、从上到下的滑动来遍历整张图片。每个窗口区域都送入CNN模型进行识别。滑动窗口目标检测方法明显的缺点是计算成本高。其中滑动窗口的大小、步幅是
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2024-05-08 17:34:11
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项目介绍TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络（CNN），实现水果识别。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。网络结构：开发环境：python==3.7tensorflow==2.3数据集：图片类别：‘freshapples’:‘新鲜苹果’,‘freshbanana’:‘新鲜香蕉’,
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2024-06-03 10:27:07
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1.背景 2. AlexNet模型结构 3. 特点（创新及新知识点）一、背景 第一个典型的CNN是LeNet5网络，而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中，AlexNet 横空出世，直接将错误率降低了近 10 个百分点，这是之前所有机器学习模型无法做到的。 在计算机视觉领域目标检测和识别 通常用机器学习的方法来解决。为了提高识别的效果，
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2024-08-08 11:07:08
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在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域。本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。然后在此基础上，介绍CNN的前向传播算法和反向传播算法。在学习CNN前，推荐大家先学习DNN的知识。如果不熟悉DN
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2024-04-07 22:31:47
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参考博客：http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 希望大家在阅读下面文字的时候，已经读完上面的文章了，因为下面的文字是根据上面文章来写的。 首先，深度学习模型已经在各种研究领域中取得了很大的发展，主要说一下自己就CNN和RNN，LSTM模型的一些理解。（适合理解不透彻或者掌握不到精髓的读者，初学者可以看上面的博客，大神可以忽略）首先，CNN是为了获取图像或者文本
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2024-04-28 01:31:32
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循环神经网络 (RNN) CNN等传统神经网络的局限在于：将固定大小的向量作为输入（比如一张图片），然后输出一个固定大小的向量（比如不同分类的概率）。不仅如此，CNN还按照固定的计算步骤（比如模型中层的数量）来实现这样的输入输出。这样的神经网络没有持久性：假设你希望对电影中每一帧的事件类型进行分类，传统的神经网络就没有办法使用
相关理论可以看这篇文章 Deep Learning using Linear Support Vector Machines，ICML 2013主要使用的是SVM的hinge loss形式的损失函数原始的SVM的损失：（公式图片截取自开头的论文）SVM的hinge loss形式的损失：（公式图片截取自开头的论文）这里解决的是二分类问题，多分类的话和softmax一样，简单说明如下：（公式
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2024-03-21 21:37:08
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神经网络架构平移不变性（translation invariance）：不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。局部性（locality）：神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远区域的关系，这就是“局部性”原则。最终，可以聚合这些局部特征，以在整个图像级别进行预测。多输入多输出通道的互相关运
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2024-05-29 11:37:50
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近几年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）在图像识别中取得了非常成功的应用，成为深度学习的一大亮点。CNN发展至今，已经有很多变种，其中有几个经典模型在CNN发展历程中有着里程碑的意义，它们分别是：LeNet、Alexnet、Googlenet、VGG、DRL等，接下来将分期进行逐一介绍。 在之前的文章中，已经介绍了卷积神经网络（CNN）的技
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2024-05-13 13:54:54
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目录：一、概述二、背景三、人脑视觉机理四、关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级（浅层）特征表示 4.3、结构性特征表示  
卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有
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2024-10-25 12:56:26
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CNN网络优化学习总结——从MobileNet到ShuffleNet摘要 关键词MobileNet，Xception，ResNeXt，ShuffleNet, MobileID前言自从2016年3月，谷歌用一场围棋比赛把人工智能(AI, Artificial Intelligence)正式推上了风口。深度学习突然间成为了整个IT行业的必备知识，不掌握也需要去了解。然而，在2014年我刚毕业的时候，这
一、优化算法 优化算法有很多中，其中最为简单常见的是SGD（stotastic gradient descent）算法，但该算法也有缺点，即对于高维网络的优化，由于高维的网络会存在很多鞍点，即梯度为零的点，如果学习率不大，就有可能会停留在鞍点而无法再优化，所以一种改进的方法是在随机梯度下降算法的基础上加上了动量（momentum）
目录1. Motivation2. SPPnet2.1 SPP层的原理2.2 SPPnet的区域映射原理3. 总结 论文: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition. 1. MotivationR-CNN模型存在很多缺点和可改进的地方，其中的两个缺点如下：CNN网络后面接的FC层需要
Sublime Text 3118-3120 英文菜单改进版看图竖向的红框表示菜单风格，横向的红框表示新添加的菜单，或者里面内容有改变的菜单group。 后记这一版，因为需要更改的地方相对少得多，所以只用了三个多小时（权衡键盘访问键还是很费时的）就完成了，相比以前中文版所用的时间，竟让我很有种马马虎虎就过来了的感觉。真是“除却巫山不是云”。对 Sublime Text 在“本地化”方面的缺陷，我在
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2024-09-06 14:37:05
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目录简介1.什么是卷积神经网络 (CNN)？2. 卷积神经网络的工作原理是什么？3. 卷积神经网络有什么优点和缺点？4. 卷积神经网络在哪些领域有应用？5. 如何训练卷积神经网络？6. 如何评估卷积神经网络的性能？7. 如何在卷积神经网络中进行特征提取？8. 如何在卷积神经网络中进行图像分类？9. 如何在卷积神经网络中进行目标检测？10. 如何在卷积神经网络中进行语义分割？总结 简介卷积神经网络
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2024-09-10 15:15:57
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