线性分类器（Linear Classifier）是一类简单的学习算法，但也是一类极为重要的算法，它是Neural Networks（包括CNN）的基础。如果把神经网络比作乐高积木，线性分类器就是这个积木的每一层的基础模块：回到CIFAR10：每个图像为32*32的分辨率，每个像素点有3个彩色通道，即构成一个32*32*3=3072长度的向量（array）作为算法输入。在对CIFAR10使用线性分类
为了让文章不那么枯燥，我构建了一个精灵图鉴数据集（Pokedex）这都是一些受欢迎的精灵图。我们在已经准备好的图像数据集上，使用Keras库训练一个卷积神经网络（CNN）。深度学习数据集上图是来自我们的精灵图鉴深度学习数据集中的合成图样本。我的目标是使用Keras库和深度学习训练一个CNN，对Pokedex数据集中的图像进行识别和分类。Pokedex数据集包括：Bulbasaur (23
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2024-03-22 14:00:24
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论文发表时间比较长，于2015年发表于ICCV，International conference on computer vision。 一作是韩国人，就读于韩国浦项工科大学计算机科学与工程系。 论文地址：Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation1.Introduction卷积神经网络在各类视觉识别类任务如图像分类、目标检测
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2024-03-18 08:51:44
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一.数据集准备数据集共1400张机场或湖泊的图片，因此此分类为简单的二分类问题，通过CNN对数据集进行模型训练，得出相关指标。数据集如下： 机场
湖泊
二.读取数据集数据集路径 导入相关模块 import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-04-15 14:51:37
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*学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。CNN由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成： Convnets背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。 如果想保留图像中的空间信息，那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。然后，编码局部结构的简单方法是将相邻输入神
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2023-11-14 09:36:47
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目录前言一、任务描述和关键环节（一）数据预处理（二）网络模块设置（三）网络模型保存与测试二、具体步骤（一）任务分析与图像数据处理1.导包2.数据读取与预处理2.1 数据读取2.2 数据预处理（1）制作数据源（2）将预处理的数据指定好2.3读取标签对应的实际名字（二）模型设置1.选用经典网络预训练模型2.结合实际更新模型参数3.重定义模型全连接层（将预训练模型改为自己需要的）4.模型初始化：设置需
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2024-03-20 09:44:46
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“
文本分类是自然语言处理领域一个非常经典的任务，一般文本分类分为三种，基于规则的文本分类，基于机器学习的文本分类和基于深度学习的文本分类。本文我们重点关注基于深度学习的文本分类，并为大家介绍文本分类中非常经典的fasttext和textcnn。 ”
01 简介文本分类是对给定文档，对文档进行归类的过程，常见的文本分类任务是垃圾邮件识别和情感分析。文本分类的处理大致分为
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2024-08-12 16:20:39
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机器学习—无监督学习-KNN算法1.KNN算法是什么？ KNN算法是一种监督式学习算法，核心思想是用距离最近的k个样本数据的分类来代表目标数据的分类。从原理上来说， 存在一个训练样本集，这个数据训练样本的数据集合中的每个样本都包含数据的特征和目标变量（即分类值），输入新的不含目标变量的数据，将该数据的特征与训练样本集中每一个样本进行比较，找到最相似的k个数据，这k个数据出席那次数最多的分类，即输入
来自浦江实验室、清华等机构的研究人员提出了一种新的基于卷积的基础模型，称为 InternImage，与基于 Transformer 的网络不同，InternImage 以可变形卷积作为核心算子，使模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的动态有效感受野，而且能够进行以输入信息和任务为条件的自适应空间聚合。InternImage-H 在 COCO 物体检测上达到 65.4 mAP，ADE20K 达到 6
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2024-07-31 14:03:04
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运用CNN对ImageNet进行图像分类译者注：本篇翻译自Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever以及Geoffrey E.Hinton的论文 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. 该论文在智能单元专栏文章《CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记1（上）》中有提到，因此打算翻译一下，一
* １ 对卷积神经网络的研究可追溯到1979和1980年日本学者福岛邦彦发表的论文和“neocognition”神经网络。* ２ AlexNet使用卷积神经网络解决图像分类问题，在ILSVR2012中获胜并大大提升了state-of-start的准确率（大概16%左右）。（在11年top5的错误率在25.8%左右）分类的四个里程碑１．AlexNet８layer 2012年Paper: ImageN
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2024-04-25 12:11:32
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Network in Network（NIN）要介绍Inception网络结构首先应该介绍一下NIN(Network in Network)网络模型，2014年新加坡国立大学发表了一篇关于计算机视觉图像分类的论文，提到采用了一种新的网络结构NIN实现图像分类，该论文的第二作者颜水成毕业于北京大学数学系，现任360人工智能研究院院长与首席科学家。NIN主要思想是认为CNN网络中卷积滤波是基于线性滤波
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2024-03-27 16:18:46
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决策树分类：用if-else进行选择目前数据竞赛中排名靠前的算法除了深度学习系列之外，机器学习算法基本上都是选用XGBoost或Lightgbm算法，而这两者的基石都是决策树分类算法。决策树的简单来说就是if-else层层相套的判断结构，同时也是数据结构中典型的树形结构。决策树这一类算法，基本原理都是用一长串的if-else完成样本分类，区别主要在纯度度量等细节上选择了不同的方案。决策树算法的核心
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2024-04-25 14:27:45
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这是一个更为普遍的“我在哪里能找到好的资源来做某事”的问题。我正在尝试使用Python(OpenCV或其他)根据训练集对图像进行分类。我的训练集：这是由许多产品缺陷的图像组成的。每个图像可以在产品的3个位置中的1个位置拍摄，每个图像将包含5种产品缺陷类型中的1种。这些缺陷已被人工分类并由人验证。要分类的图像：这些图像由相似的图像组成，在相同的3个位置拍摄，但缺陷的类型没有分类(虽然缺陷区域是由拍摄
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2023-08-07 12:20:22
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在当今的计算机视觉领域，图像分类的需求日益增加。卷积神经网络（CNN）在这一任务中展现出了超凡的表现，成为了处理图像数据的主流技术。本文将详细探讨如何使用Python实现基于CNN的图像分类，包括相关的技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论。
> “图像分类是将图像分配到一个或多个类别中的重要任务，尤其在自动驾驶、医学影像等领域有着广泛应用。”
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本文主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如你在乎精度（accuracy）的话，最好的方法就是通过交叉验证（cr
本文介绍如何使用keras作图片分类（2分类与多分类，其实就一个参数的区别。。。呵呵） 先来看看解决的问题：从一堆图片中分出是不是书本，也就是最终给图片标签上：“书本“、“非书本”，简单吧。先来看看网络模型，用到了卷积和全连接层，最后套上SOFTMAX算出各自概率，输出ONE-HOT码，主要部件就是这些，下面的nb_classes就是用来控制分类数的，本文是2分类： from kera
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2024-04-06 10:47:00
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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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CNN、RNN、GAN网络一、CNN**1、结构****2、应用****3、CNN的类型综述**二、RNN**1、结构****2、应用****3、RNN类型**三、GAN**1、结构****2、应用****3、GAN类型** 一、CNN1、结构卷积神经网络CNN（带有卷积的一类网络总称） 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有
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2024-03-26 11:00:46
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Keras学习之三：用CNN实现cifar10图像分类模型1 卷积神经网络简介卷积神经网络和全连接神经网络一样，都是由多个神经网络层连接而成。不同的是CNN一般是由多个卷积层，池化层交替连接起来，用于提取输入数据的高层特征，并缩小数据的维度。最后对提取出的特征进行神经网络分类形成最终的输出。更详细的卷积神经网络相关知识可参见第4节提供的链接。2 Keras对CNN的支持keras.layers包中
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2024-04-25 17:52:09
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