文章目录1. 为什么需要卷积神经网络2. 卷积层2.1 卷积计算过程2.2 多维卷积2.3 特征图大小计算2.4 Padding2.5 感受野2.6 权值共享与参数学习3. 池化层3.1 最大池化3.2 平均池化3.3 池化层的后向传播4. 全连接层5. 总结 1. 为什么需要卷积神经网络 我们前面已经讲过全连接神经网络的基本结构，以及其强大的数据表达能力，我们能够通过合理的设计网络结构，帮助我
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2024-02-05 10:12:19
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我们这里介绍的一种可视化方法，它有助于了解一张图像的哪一部分让卷积神经网络做出了最终的分类决策。这有助于对卷积神经网络的决策过程进行调试，特别是分类错误的情况下。这种方法可以定位图像中的特定目标。我们使用预训练的VGG网络来演示这种方法。from keras.applications.vgg16 import VGG16
K.clear_session()
model = VGG16(weigh
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2023-08-23 11:30:27
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最近在做一个细粒度识别的项目，具体而言是为了做一个特定场景的车辆/车种检测，因为摄像头角度问题，大多时候只有车辆的一部分处于画面内，所以没有走检测的方式，而是尝试了一下通过各种数据增强（主要是裁剪）来指导网络对不同车种车辆的各个部位进行学习，从而指导车种分类以及有无车辆检测，最终达到监控车辆（车种）的目的。但是因为数据集不大，尽管模型收敛很好，但心里还是没底，担心是过拟合。于是想到可以可视化一下网
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2023-07-31 10:12:43
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本文主要介绍了2021年最新的图神经网络综述，是入坑的最佳材料。 图神经网络已经成为深度学习领域最炙手可热的方向之一了，也是各大互联网公司非常欢迎的方向。A Survey on Heterogeneous Graph Embedding 本文来自图挖掘大牛Philip S. Yu老师和在异质图领域深耕的北邮C
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2023-09-08 23:22:58
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# 如何实现神经网络分类热力图生成
## 1. 流程图
```mermaid
graph LR
A[准备数据] --> B[构建神经网络模型]
B --> C[模型训练]
C --> D[生成热力图]
```
## 2. 每一步具体操作
### 步骤一：准备数据
首先，我们需要准备好用于训练神经网络的数据集。数据集应包括输入特征和对应的标签。
### 步骤二：构
原创
2024-03-24 04:48:17
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循环神经网络Recurrent Neural Networks介绍时序预测问题前馈网络与递归网络对比递归网络特点递归网络数据的输入输出递归网络问题LSTM/GRURNN问题Long Short Term Memory (LSTM)门(gate)的理解理解LSTM的数学公式：信息流普通RNN与LSTM的比较Gated RNNs的变种实现LSTM处理训练数据权重初始化方法定义LSTM类构建网络训练网
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2023-12-24 13:29:49
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卷积神经网络1 卷积神经网络背景2 卷积神经网络的基础知识2.1 卷积2.2 卷积神经网络结构2.3 卷积核的填充和步幅3 卷积神经网络的学习3.1 卷积的导数3.2 反向传播算法4 其他卷积 1 卷积神经网络背景CNN（Convolution Neural Network）是一种包含卷积层、池化层的前馈神经网络，主要用于处理图像信息、文本信息。卷积神经网络用于处理图像，旨在解决全连接神经网络参
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2023-11-13 11:38:07
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文章目录背景Cluster-GCN方法简介基本方法Cluster-GCN改进：随机多簇法扩展：深层GCN的设计与训练Cluster-GCN实践数据集采集与预处理Cluster-GCN的构建、训练与测试参考 背景图神经网络的局限性：训练效率与可扩展性。基于SGD的图神经网络的训练方法，随着图神经网络层数增加，计算成本呈指数增长；保存整个图的信息和每一层每个节点的表征到内存（显存）而消耗巨大内存（显
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2023-12-17 14:32:57
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作者：Raimi Bin Karim编译：ronghuaiyang 前戏 RNN, LSTM 和 GRU是3个非常常用的循环神经网络，这三个东西里面的内部结构又是什么样的呢，很多人可能并不清楚，不过除了RNN外，其他两个也确实比较复杂，记不住没关系，看总能看明白吧，看不明白也没关系，动画演示给你看！循环神经网络是一类人工神经网络，常与序列数据一起使用。最常见的3种循环神经网络是普通循环神经网络
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2023-12-20 10:01:12
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一个深层次的CNN网络结构这里使用的卷积层全都是3 × 3的小型滤波器，特点是随着层的加深，通道数变大（卷积层的通道数从前面的层开始按顺序以16、16、32、32、64、64的方式增加）。此外，插入了池化层，以逐渐减小中间数据的空间大小；并且，后面的全连接层中使用了Dropout层。 该网络的结构特点： ①基于3×3的小型滤波器的卷积层。 ②激活函数是ReLU。 ③全连接层的后面使用Dropout
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2024-03-03 23:23:23
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一，卷积神经网络的层级结构 • 1，数据输入层/ Input layer • 2，卷积计算层/ CONV layer • 3，ReLU激励层 / ReLU layer • 4，池化层 / Pooling layer • 5，全连接层 / FC layer1，数据输入层 传入图片2，卷积的计算3，激励层 把卷积层输出结果做非线性映射。 CNN采用的激励函数一般为ReLU(The Rectified
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2024-01-12 13:59:19
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刚开始接触深度学习、卷积神经网络的时候非常懵逼，不知道从何入手，我觉得应该有一个进阶的过程，也就是说，理应有一些基本概念作为奠基石，让你有底气去完全理解一个庞大的卷积神经网络：本文思路：一、我认为学习卷积神经网络必须知道的几个概念：1、卷积过程：我们经常说卷积神经网络卷积神经网络，到底什么才是卷积？网络层卷积过程到底怎么实现？我们在这里借鉴了另一位博客大牛的动态图来给大家演示一下，我们可以看到，卷
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2023-12-03 00:22:51
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# Python热力图上绘制点
## 简介
热力图是一种用色彩直观展示数据分布密度的可视化方法。在Python中，我们可以使用一些库来绘制热力图，如matplotlib和seaborn。本文将介绍如何使用这两个库在热力图上绘制点。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先安装所需的库。通过以下命令可以安装matplotlib和seaborn：
```python
pip install matp
原创
2023-12-14 08:43:26
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# Python画地图上的热力图
## 导语
随着信息技术的快速发展，数据可视化正在成为一种重要的工具。在地图上展示数据的热力图能够直观地展示数据的分布情况，帮助我们更好地理解和分析数据。本文将介绍如何使用Python绘制地图上的热力图，并通过代码示例展示具体实现方法。
## 准备工作
在开始绘制地图上的热力图之前，我们需要准备一些必要的工具和数据。首先，我们需要安装Python的数据可视化库
原创
2024-01-09 05:04:04
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热力图通过颜色变化程度，他可以直观反应出热点分布，区域聚集等数据信息。ThingJS教你怎么用拖拽的方式来变身为js代码，快速开发热力图。热力图是地理位置可视化的一种表现方式，能够使得比平均发生概率更高的区域能够浮现出来，例如高犯罪区、高交通事故区、高仓库区域。百度地图和高德地图的JavaScript API都提供了热力图的绘制方法，都是将热力图作为新的图层，叠加到地图上。注意热力图数据源的格式与
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2024-10-16 19:50:48
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文章目录Transformer.ViT.DETRSNNYOLOV12345XESSDRCNN.fastRCNN.fasterRCNNMask RCNNUNetinceptionV123FlowNetconvLSTMCAEResNet 最后更新 2022.05.02 一些代码示例不全，浅浅理解 一些基础的概念没有解释，比如attention、LoU、NWS、conv、pooling等，baidu
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2023-12-25 06:28:12
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手把手利用PyTorch Genometric创建图神经网络模型1. 整体介绍2. 图数据的处理3. 常用的图神经网络数据集4. Mini-batches5. 数据转换6. 在Graphs上的学习方法7. 使用PyTorch 2.0如何安装PyTorch 2.0？PyTorch 2.0代码是否向下兼容1.x?PyTorch 2.0 是否默认启用？如何将 PT1.X 代码迁移到 PT2.0？参考资
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2024-02-21 13:55:29
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热力图，是以特殊高亮的形式显示在地理区域的图示。通过颜色变化程度，可以直观反应出热点分布，区域聚集等数据信息。地图中的热力图就是把地图和热力图进行结合，实现在地图中进行热力图的显示。
热力图分析的本质——点数据分析。一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据, 因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。通过点数据来分析隐藏在数据背后的规律。通过分析，可以使点数据变为点信息，可以更
原创
精选
2021-08-25 15:07:30
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“ 写报告或者数据分析中，热力图常常用到，但是mapinfo无法制作热力图，现在利用地理工具箱制作热力图显得更加快捷。”本插件刚刚开始，存在一些bug，还有网优应用是预留的按钮，仍没有什么内容，因为还未想到要添加什么功能，因此先放出公测，找找问题修复下，顺便了解下添加什么功能才是最需要的。1、系统环境：win7以上，理论上安装excel2010以上版本，WPS未经测试。2、运行环境：.n
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2023-12-04 22:17:58
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（关系型数据的可视化）热力图体现了两个离散变量之间的组合关系热力图，有时也称之为交叉填充表。该图形最典型的用法就是实现列联表的可视化，即通过图形的方式展现两个离散变量之间的组合关系。读者可以借助于seaborn模块中的heatmap函数，完成热力图的绘制。按照惯例，首先对该函数的用法及参数含义做如下解释：heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None,
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2023-06-05 23:02:14
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