文章说明： 1)参考资料：PYG的文档。文档超链。 2)博主水平不高，如有错误，还望批评指正。 3)我在百度网盘上传这篇文章jupyter notebook以及有关文献。提取码8848。 文章目录简单前置工作学习文献阅读PointNet++的实现模型问题 简单前置工作学习一个简单分类任务。具体如下：导库以及下载数据from torch_geometric.datasets import Geome
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2023-08-08 17:47:44
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神经网络参数优化–基于CNN的验证转自：https://ziyubiti.github.io/2016/11/20/cnnpara/ 当使用多层更深的隐藏层全连接网络时，参数量会变得非常巨大，达到数十亿量级；而采用CNN结构，则可以层间共享权重，极大减小待训练的参数量；同时可采用二维卷积，保留图像的空间结构信息；采用池化层，进一步减少参数计算。 一般来说，提高泛化能力的方法主要有： 正则化
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2023-10-27 10:21:31
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1、卷积神经网络通俗理解卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shi
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2023-08-16 11:29:57
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像处理和计算机视觉任务的神经网络模型。相比于全连接神经网络，卷积神经网络的主要优点在于它能够利用图像的空间结构信息，并通过共享权重和池化等操作来减少网络参数和计算量，从而更好地处理大规模的图像数据。卷积神经网络主要由以下几个部分构成：卷积层（Convolutional Layer）：该层主要用于提取图像的
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2023-12-15 11:49:04
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1. Batch Normalization（Batch Normalization是由Sergey Ioffe et al.在2015年提出）机器学习假设training data和testing data是IID独立同分布，从而在testing data上有很好的效果。实际应用会出现Internal Covariate Shift问题。Batch Normalization（2014年提出）就
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2023-11-21 23:50:04
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A-CNN—Annularly Convolutional Neural Networks on Point Clouds 阅读笔记一、贡献点二、模型结构2.1 Regular and Dilated Rings2.2 Constraint-based K-NN Search2.3 Ordering Neighbors2.4 Annular Convolution on Rings2.5 Poo
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2024-02-02 09:41:49
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3D卷积，代码实现三维卷积：理解+用例-发现在图像卷积神经网络内核中，包含3D卷积及其在3D MNIST数据集上的实现。 什么是卷积？ 从数学上讲，卷积是一种积分函数，表示一个函数g在另一个函数f上移动时的重叠量。 直觉地说，卷积就像一个混合器，将一个函数与另一个函数混合在一起，在保留信息的同时，减少数据空间。 在神经网络和深度学习方面： 卷积是具
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2023-07-06 09:28:08
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AI领域是一个非常交叉的领域，涉及很多技术：数学、软体、硬件和，尤其还有硬件环节，不过一切来源或输入的入口一般有三个：一个是图像识别和处理是其中一个非常重要的环节，一个是自然语言处理，还有一个就是借口输入。一、这是一个python卷积神经网络的代码（开源）：https://github.com/yangshun2005/CNN_sentence 二、下面是一些基本公式，以备忘：写CNN的
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2023-08-10 17:29:39
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卷积学习网络1.卷积神经网络简介一般的前馈神经网络权重参数矩阵过大，过拟合风险很高，并且在做图像处理时需要将图像展开为向量，这会丢失一些空间信息，于是在此基础上开发出卷积神经网络作为优化。卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，与普通前馈神经网络不一样的是，卷积神经网络的输入层为图像数据（32x32x3矩阵）而不是将图像数据展开为向量计算，隐含层不再仅仅是神经层简单的线性非线性
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2023-08-18 20:40:14
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卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
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2023-07-10 16:09:28
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卷积运算与相关运算在计算机视觉领域，卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵，比如\(3\times3\)、\(5\times5\)等，数字图像是相对较大尺寸的2维（多维）矩阵（张量），图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示（图片来自链接），其中\(F\)为滤波器，\(X\)为图像，\(O\)为结果。相关是将滤波器在图像上滑动，对应位置相乘求和；卷积则先将滤波器旋转180度（行列均对称翻转），然后使用旋
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2023-08-12 21:20:43
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ConvNets
卷积神经网络的结构基于一个假设，即输入数据是图像，基于该假设，我们就向结构中添加了一些特有的性质。这些特有属性使得前向传播函数实现起来更高效，并且大幅度降低了网络中参数的数量。
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2023-07-31 16:58:42
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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参考：参考：tensorflow书1、输入层输入层是神经网络的输入，在图像处理的卷积神经网络中，它代表一张图片的像素矩阵，一般来说三维矩阵代表一张图片，三维矩阵的长和宽分别代表了图片的大小，三维矩阵的深度代表了图像的色彩通道。比如黑白图片的深度为1，在RGB色彩模式下，图像的深度为3（也可以称作RGB三个通道）。从输入层开始，卷积神经网络通过不同的神经网络结构将上一层的三维矩阵转化为下一层的三维矩
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2023-10-16 00:04:17
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1、主要参考（1）官方稳定地址Point cloud — Open3D 0.16.0 documentation2、相关功能2.1凸包（Convex hull） （1）函数compute_vertex_normals create_from_triangle_mesh（2）功能说明点云的凸包是包含所有点的最小凸集。Open3D包含compute_convex_hull方法，用于计算点云的凸包。该实
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2023-10-28 07:38:54
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DGCNN，继Pointnet之后点云特征提取的又一代表性工作.Pointnet是先在每个点的特征上各自进行MLP提取(没有点与点之间的特征交流),最后使用MAXpool将所有点的特征融合在一起,得到一个对总体点云的1024维的特征描述子,因此可以将Point net作为点云全局特征的提取器.相比Pointnet,DGCNN则可以对点云的局部几何特征进行提取和利用.DGCNN采用了图神经网络对点云
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2023-08-04 14:22:26
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卷积神经网络算法是什么？一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平
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2024-02-19 11:18:36
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（一）卷积神经网络卷积神经网络最早是由Lecun在1998年提出的。卷积神经网络通畅使用的三个基本概念为：1.局部视觉域；2.权值共享；3.池化操作。 在卷积神经网络中，局部接受域表明输入图像与隐藏神经元的连接方式。在图像处理操作中采用局部视觉域的原因是：图像中的像素并不是孤立存在的，每一个像素与它周围的像素都有着相互关联，而并不是与整幅图像的像素点相关，因此采用局部视觉接受域可以类似图
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2023-10-16 00:15:14
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一、卷积神经网络卷积神经网络包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层通常把神经网络的隐藏层分为 卷积层和池化层二、卷积层块一般包括：卷积层+激活函数+汇聚层（池化层，又叫下采样层）三、概念及作用1）卷积层（Convolutional layer）通过卷积操作（线性操作，即在原始图像上平移）对输入图像进行降维和特征提取如图所示，卷积层实际上，就是按照模板（卷积核）的样子扫描原始图像，图像的
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2023-08-26 12:55:16
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目录1.前言：2.CNN的卷积过程：3.CNN的池化过程：4.CNN的激活过程：5.总结：1.前言：神经网络在好几年前出现感觉像是一个降维打击，适用的场景包括股市分析，环境监测，医学影像，生物信息基因序列等等等等，最近这几年来，随着越来越多的人去了解神经网络后，神经网络已经是火的一塌糊涂了。而毫不夸张的说，现在处在的这个人工智能的时代，我们作为参与者或多或少会用过的一些东西，可能这些东西背后的算法
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2023-10-13 00:07:05
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