之前我们用到的输入和输出都是二维数组，但真实数据的维度经常更高。 比如彩色图像就有（RGB）三个通道。（一）多输入通道下图数两个输入通道的卷积过程：过程大概就是在每个通道上卷积核与输入进行互相关运算后，把得到的输出数组相加，这样得到的输出数组其实是只有一个通道的。 通道数继续增加过程类似。 代码过程：import d2lzh as d2l
from mxnet import nd
def cor
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2024-09-28 09:19:09
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CNN卷积神经网络是怎么衔接到全连接dense层的输入的维度确定2维卷积中采用和feature maps尺寸一样的卷积核1维卷积在输入数据维度确定时的一种方法输入的维度不确定1维卷积在输入数据时间维度不确定时的一种方法2维卷积在输入数据时间维度不确定时的一种方法其他方法GAP方法 输入的维度确定一般CNN处理图像的时候输入图像的两个维度都是确定的，这是典型的处理方式2维卷积中采用和feature
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2024-07-30 20:18:28
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CNN-二维卷积层卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。卷积神经网络均使用最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。二维互相关运算虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关（cross-correlation）运算。在二维卷积层
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2024-09-21 13:25:16
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CNN——Convolutional Neural Network
卷积神经网络简介特点 将大数据量的图片降维成小数据量有效保留图片特征应用领域 人脸识别、自动驾驶、无人安防CNN解决的问题 图像的数据量太大，导致成本很高，效率很低图像在数字化的过程中容易丢失特征（其实就对应了两个特点）下面具体看一下这两个问题数据量大图像是由很多像素构成的，每
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2024-04-08 10:40:04
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前几天在看CS231n中的CNN经典模型讲解时，花了一些时间才搞清楚卷积层输入输出的尺寸关系到底是什么样的，现总结如下。（可以参照我画的题图理解卷积层的运算） 卷积层尺寸的计算原理输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义相同，但是后三个维度（图像高度、图像宽度、图像通道数）的尺寸发生变化。权重矩阵（卷积核）
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2024-03-21 10:12:44
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目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势： 二、实际运行效果：三、算法介绍：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与CNN-LSTM（卷积-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，输入输出个数可自行指定）归一化训练数据，提升网络泛化性通
目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将MVO(多元宇宙算法)与CNN-LSTM（卷积-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据时序预测本例以电力系统负荷预测为例进行时序预测输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多变量时序预测，个数可自行
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2024-10-11 14:29:47
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![常规的神经网络： 神经网络有一个输入，这个输入通常是一个向量，通过一系列的隐层转换为输出。这里的每个隐层都有一系列的神经元-neurons组成，每个neurons都与前一层所有的neurons相连接，而且这些神经元之间是独立的，并不共享连接。最后一层的全连接层称之为输出层，这个输出层代表了类别的得分。例如在cifar-10中，图像是32*32*3的格式，也就是图像宽高为32,32,3通道；这
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2024-03-15 15:29:11
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理解一 LSTM的输入变成四个，分别是输入，以及三个控制门开闭的信号。三个信号分别通过输入经过线性变换得到。如下图所示理解二 课程这里我的理解是：这里是一个向量，是各个LSTM cell中cell的值组成的向量。是一个输入样本，也是一个向量。把LSTM cell看作是一个neuron来看LSTM和传统神经网络的联系时。LSTM cell的输入是一个4个scalar（一个input，以及三个控制ga
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2024-07-01 08:17:37
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本人也是个新手，最近对平衡车感兴趣，所以恶补了一些关于pid的知识，下面是关于pid的文章，后续在平衡车上有进展也会出一些关于平衡车的文章。第一次写文章，有许多的不足之处，希望给位网友给予指正。在过程控制中，按偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）进行控制的PID控制器（亦称PID调节器）是应用最为广泛的一种自动控制器。(该段摘自百度)上面便是pid最简要的描述，而关于pid的细讲P,I,D这三
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2024-06-10 06:42:26
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在最近的项目中，遇到需要实现多输入单输出的TransformFilter进行数据流的整合。解决过程艰辛繁琐，经过很多摸索，印象深刻，故作此文纪念。在微软提供的例子中，有一个叫做InfTee的单输入多输出的TransformFilter的经典例子。InfTee通过动态生成Output PIN实现了多输出。在这个Filter中，始终保持着一个空闲的Output
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2024-06-10 06:42:10
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Java 类型输入输出与转化方式1.Java中八种数据类型输入输出方式（1）输入方式 创建Scanner对象（2）输出的不同格式* 格式化输出方式：System.out.printf("%？",变量名)* 不换行输出方式：System.out.print(变量名)* 自动换行输出方式：System.out.println(变量名)2.在线编程用到的输入结束的判断 hasnext-()3.整数与浮
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2023-09-15 22:30:42
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目录一、定义二、输入方式（一）常用输入：Scanner 类（二）窗口输入：JOptionPane 类（三）安全输入：IO.console 类三、输出方式（一）不换行输出：System.out.print();（二）换行输出：System.out.println();（二）格式化输出：System.out.printf();一、定义（一）输入(Input)输出(Output)一I
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2023-05-30 14:07:33
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CNN处理图片的时候，原图片经过卷积之后尺寸会发生变化，本文总结了卷积之后图片尺寸的变化规律。1、图片的宽和高在卷积过程中的尺寸变化规律是一致的，因此用的图片来分析，卷积核的尺寸为，两个方向上的步长均为，补零的数量(padding)为，这里的是在某一维度上总的padding数量。如下图中绿色部分是图片，黄色部分是padding，因此下图所示的图片尺寸是，padding数量在水平维度上等于2，在垂直
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2024-05-31 04:10:21
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1、NN 神经网络包含输入层、隐藏层、输出层，其中涉及的一些过程如图。两车以下内容来自Datawhale的讲义2、CNN介绍 卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。CNN每一层由众多的卷积核组成，每个卷积核对
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2024-04-04 20:05:43
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CNN发展历史下面简单叙述下的CNN的发展历史1 LeNet：广为流传LeNet诞生于1998年，网络结构比较完整，包括卷积层、pooling层、全连接层，这些都是现代CNN网络的基本组件。被认为是CNN的开端。2 AlexNet：2012年Geoffrey和他学生Alex在ImageNet的竞赛中，刷新了image classification的记录，一举奠定了deep learn
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2024-04-25 22:36:45
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前言今天主要通过两篇论文介绍如何将CNN应用在传统的结构化数据预测任务中，尽量以精简的语言说明主要问题，并提供代码实现和运行demo，细节问题请参阅论文。 CIKM'15 《A Convolutional Click Prediction Model》 WWW'19《Feature Generation by Convolutional Neural Network for Cl
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2024-05-29 11:34:41
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在图像处理中，如果与人脑对图像的处理类比，那么我们肯定更倾向于相信，人脑是通过对图像的整体分析来判定图像类别的。这也就意味着，图像信息可能是由整个或部分图片来表达，而不是一个个像素单独表达。也因此有了CNN的基本思想：和传统神经网络逐个分析像素的方法不同，CNN是每次提取图片的一部分作为一段信息，所有部分提取完之后，总体分析。
假设有一幅1000*1
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2024-10-25 14:57:25
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繁杂的样本难以抹去你的光芒我只希望我能够一睹你的模样——题记这诗让我憋了半个小时才憋出来……CNN各层通道数的设置CNN和DNN不同，每层不是一维的，而是三维的，有长宽厚三个维度。输入层（可以当做汇合层与下一卷积层连接）的通道数往往是3，分别保存RGB三色（如果是灰度图，通道数可以设为1，保存的颜色可以是RGB中的任意一个，反正它们都相等）。对于通道数为n前层，下一层卷积层的通道数为
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2024-03-16 00:21:06
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目录CNN中输入Tensor滤波器运算感悟总结CNN中输入TensorCNN的输入形状通常为4，分别用一个字母代表每个轴上的长度，那么它的shape为：[B,C,H,W]我们从右往左看：对于H、W，我们应当能想到它是输入图像的长度与宽度，比如在fashion图像数据集里的图像数据为28*28、VGG-16神经网络所使用的图像大小224*224。C表示的颜色通道数，常见的RGB通道为3，而灰度图像的
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2024-04-17 14:18:17
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