作者丨zzqCNN基本部件介绍1. 局部感受野在图像中局部像素之间的联系较为紧密，而距离较远的像素联系相对较弱。因此，其实每个神经元没必要对图像全局进行感知，只需要感知局部信息，然后在更高层局部信息综合起来即可得到全局信息。卷积操作即是局部感受野的实现，并且卷积操作因为能够权值共享，所以也减少了参数量。2. 池化池化是将输入图像进行缩小，减少像素信息，只保留重要信息，主要是为了减少计算量。主要包括
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2024-04-29 20:21:23
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CNN模型预测股票涨跌的始末过程——（一）股票数据的获取【附源码和数据】股票数据的获取Choice数据 — 东方财富TushareBigQuant最后列一下我下载成功的数据 股票数据的获取股票数据的获取一向是比较繁琐与复杂的，下面我来列举一下我尝试获得数据的几种方法。也欢迎大家来提出更多的好用的方法~Choice数据 — 东方财富http://choice.eastmoney.com 这个网站对
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2024-03-16 00:17:18
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此篇文章仅作为收藏卷积神经网络 CNN 笔记(高级篇) Posted on 2017-04-25 In Deep learning , CNN | 0 Comments | 1768 对应 深度学习知识框架，学习更先进的 CNN，包括 Al
Why CNN？ 当我们直接用一般的fully connected的feedforward network来做图像处理的时候，往往会需要太多的参数，100100的彩色图片input是3100*100维向量，如果第一层hidden layer有1000个神经元，则一共需要需要30000000个参数怎么减少参数呢？想要发现图片的样式不需要看整张图片，只需要看一部分图片对于出现在不同位置的同样的patt
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2023-12-14 19:25:11
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我们准备建立一个如下的一个含有一个隐藏层的神经网络去实现回归分析，这个网络应有输入层、输出层、和隐藏层。 &n
LeNet-5 CNN分类网络开端，用于手写字符识别识别率相当高。 创建卷积框，设置大小、步长、数量等，对图像进行卷积操作，提取特征的操作，池化降维，全连接分类输出。之后的分类网络都是基于此框架进行的优化。AlexNet 作为2012年ImageNet分类冠军，把LeNet发扬光大，运用了Relu，Dropout，LRN等trick，并且使用GPU加速。 使用Relu 对梯度衰减进行加速，并且一定
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2024-03-23 10:35:37
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新闻分类：多分类问题本节任务描述： 将路透社新闻划分为 46 个互斥的主题。因为有多个类别，所以这是多分类（multiclass classification）问题的一个例子。这是单标签、多分类（single-label, multiclass classification） 问题的一个例子。如果每个数据点可以划分到多个类别（主题），那它就是一个多标签、多分类（multilabel, multic
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2024-05-30 07:21:27
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分类预测 | MATLAB实现1D-2D-CNN-GRU的多通道输入数据分类预测
原创
2024-03-11 10:32:54
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论文题目：《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1411.4038传统的基于CNN的语义分割方法 传统的基于CNN的语义分割方法为了对一个像素分类，使用该像素周围的一个图像块作为CNN的输
CNN应用在图片分类的场景中较多，可能给大家一个思维定势----CNN貌似只能应用在图片场景，其实CNN也可对文本进行分类。卷积只是特征提取的一种方式，并不是只能处理图像，使用卷积只要能提取特征即可。一、卷积应用在文本分类的思路下图为卷积对文本分类的整体思路：文本分词-->映射成向量：把文本（字符串）转换成数值（对文本进行编码），上图使用7*5的矩阵存储每一句话的编码用三种不同的卷积窗口，每
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2023-10-10 11:26:39
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1，图像分类2，类别不平衡问题3，图像分类模型4，提升分类模型精度的方法5，数据扩充（数据增强）6，参考资料图像分类是计算机视觉中最基础的任务，基本上深度学习模型的发展史就是图像分类任务提升的发展历史，但是图像分类并不是那么简单，也没有被完全解决。毕业项目设计代做项目方向涵盖：目标检测、语义分割、深度估计、超分辨率、3D目标检测、CNN、GAN、目标跟踪、竞赛解决方案、去模糊、显著性检测、剪枝、活
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2024-01-12 14:49:40
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该模型是tensorflow官方文档的第二个模型，使用了cnn卷积网络该技术源于最早的lenet模型，细分计算过程，算上输入和输出，过程可分为卷积、池化、卷积、池化、全联接，总共七层。卷积是用一个卷积核(比二维图像更小的一个二维数组)去扫一遍(就是矩阵积运算)图像，卷积计算可以提取带有卷积核的特征图像池化是放大原图像局部特征，如3*3的像素值数组，突出最大像素值，清零其他像素值。达到放大特征，类似
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2024-03-21 15:15:06
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1.CNN基础内容CNN的全称是Convolutional Neural Network，是一种前馈神经网络。由一个或多个卷积层、池化层以及顶部的全连接层组成，在图像处理领域表现出色。 本文主要学习TextCNN，作为是CNN在文本分类领域的一个应用。什么是卷积卷积在图像处理领域中： 图片是由RGB或其他颜色模型下多种颜色图像叠加而成。而RGB由颜色由浅到深分为256个等级，故可将图片转化为数字矩
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2024-03-27 12:10:44
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卷积神经网络——CNN目标识别和分类实现对图像的高准确率识别卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务，不局限于图像，对于序列问题，语音识别也可以应用卷积神经网络。计算机通过寻找诸如边缘和曲线之类的低级特点来分类图片，继而通过一系列卷积层级建构出更为抽象的概念。这就是CNN工作方式。 CNN 工作的顺序：一张图片经过卷积层、非线性层、池化（下采样（downsampling））层、全连接层最
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2023-10-12 14:39:56
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Q1:什么是2D卷积（多通道）A1:这里假设输入层是一个 5 x 5 x 3 矩阵，它有 3 个通道。过滤器则是一个 3 x 3 x 3 矩阵。首先，过滤器中的每个卷积核都应用到输入层的 3 个通道，执行 3 次卷积后得到了尺寸为 3 x 3 的 3 个通道。 面向多通道的 2D 卷积的第一步：过滤器每个卷积核分别应用到输入层的 3 个通道上，之后，这 3 个通道都合并到一起（元素级别的
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2024-03-27 11:30:33
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结构化CNN模型构建与测试前言GoogLeNet结构Inception块模型构建resNet18模型结构残差块模型构建denseNet模型结构DenseBlocktransition_block模型构建结尾 前言在本专栏的上一篇博客中我们介绍了常用的线性模型，在本文中我们将介绍GoogleNet、resNet、denseNet这类结构化的模型的构建方式。GoogLeNet结构整体的结构似乎有些吓
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2024-05-15 10:33:17
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1.什么是CNN，CNN是怎么来的？ 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks：以下简称CNN，在图像分类的为题上具备较好的性能，图像分类最主要的问题在于特征选择上。那么相较与传统的分类算法（如SVM），CNN在图像分类上有哪些亮点呢？ 举个例子来说明：如果我们用神经网络直接对猫狗进行分类呢？这样不就避开了特征提取这一步了吗？假设输入图片大小为30*30，那么设置9
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2024-05-13 10:38:08
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cnn在计算机视觉领域取得了很好的结果，同时它可以应用在文本分类上面，此文主要介绍如何使用tensorflow实现此任务。cnn实现文本分类的原理下图展示了如何使用cnn进行句子分类。输入是一个句子，为了使其可以进行卷积，首先需要将其转化为向量表示，通常使用word2vec实现。d=5表示每个词转化为5维的向量，矩阵的形状是[sentence_length × 5]，即[7&n
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2024-03-15 11:52:52
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对几篇利用CNN进行PolSAR图像分类文献的笔记1、PolSAR Image Classification Using Polarimetric-Feature-Driven Deep Convolutional Neural Network (使用特征驱动的深度CNN网络进行PolSAR图像分类)本文于2018年4月发表于IEEE。作为一篇较早的应用CNN到PolSAR图像处理中的文章，本文主
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2024-09-25 19:06:19
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因为NER任务与笔者之前做的CCF互联网金融新实体识别竞赛相关https://www.datafountain.cn/competitions/361所以这两个月也调研了一些NER的算法，这两年的NER算法思想主要集中在将词典信息融入训练过程，达到减少中文语义歧义的效果。当前竞赛NER任务的baseline：BERT + BILSTM + CRFBERT + IDCNN[1]
[1] Fas
