卷积神经网络基本概述1 CNN1.1概述卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet)受生物学上感受野机制启发提出，被广泛应用于深度学习、计算机视觉领域。 密集连接模型(Dense)从输入特征空间中学到的是全局模式；而CNN针对局部模式，图像可以被分解为纹理、边缘等信息处理。和Dense相比，CNN的参数更少，测试精度略高，错误率大大降低。 因为视
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2024-03-11 19:16:53
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# 如何实现torch sequential卷积神经网络一维
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在PyTorch中实现一个一维的卷积神经网络。这里我将使用`torch.nn.Sequential`模块来构建网络，帮助你更好地理解整个流程。
## 整体流程
下面是我们构建一维卷积神经网络的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库
原创
2024-03-13 06:24:54
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本篇是神经网络体系搭建的第三篇，解决体系搭建的卷积神经网络相关问题.卷积神经网络（CNN）CNN是什么卷积神经网络是一种空间上共享参数的神经网络。为什么会有CNN像素间具有临近性，图片中相邻像素在一起时有特殊意义的，但是普通非卷积网络中忽略了这一点，把输入图片的每个像素与下一层的神经元相连，没有利用好这些信息，于是有了卷积神经网络。CNN基本思想是什么比如图片识别。卷积神经网络模仿人识别图片（狗）
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2024-04-15 13:45:48
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卷积层1、class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)一维卷积层，输入的尺度是(N, C_in,L_in)，输出尺度（ N,C_out,L_out）的计算方式：N为批次，C_in即为in_channels，即一批内
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2024-05-22 20:05:22
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拟合散点图简单介绍 首先我们需要构造一些“假”的数据（即一些零散的点），主要的任务就是在这些假的数据点中拟合出一条曲线，使这条曲线尽可能地“穿过”所有的点。制作数据集 我们在y=sin(x)+b这条曲线附近取一些点，使b具有随机性，因为在生活中大部分数据不可能精确到直接可以满足一条公式，基本所有的都是尽可能地去拟合数据。import torch
import matplotlib.pyplot a
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2023-12-05 16:15:42
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Tensorflow–卷积神经网络卷积神经网络与全连接神经网络类似，可以理解为一种变换，这种变换一般由卷积，池化，加法，激活函数等一系列操作组合而成一.浅层卷积神经网络输入的三维张量首先与3个2行2列2深度的卷积核进行步长为1的same卷积，输出结果的尺寸是3行3列3深度 对应代码如下：import tensorflow as tf
# 输入张量
input_tensor=tf.constant
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2023-12-20 09:40:50
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目录1、卷积神经网络 2、基本操作 4、pooling层BP 5、im2col 6、code1、卷积神经网络 卷积神经网络(convolutional neural network)是利用模型特性来处理掉输入的波动而获得不变性特征，由LeCun提出，目前广泛的应用于图像数据。2、基本操作 卷积操作主要是f(x)g(x)在重合区域的积分。一维卷积 如下图所示，是一维卷积。类似于点积，y=x∗w
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2023-10-12 13:38:01
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文章目录前言一维卷积Conv1d二维卷积Conv2d三维卷积Conv3d卷积中的特征图大小计算方式总结 前言一般来说，一维卷积用于文本数据，二维卷积用于图像数据，对宽度和高度都进行卷积，三维卷积用于视频及3D图像处理领域（检测动作及人物行为），对立方体的三个面进行卷积 。二维卷积的用处范围最广，在计算机视觉中广泛应用。一维卷积Conv1d一维卷积最简单，实质是对一个词向量做卷积，如下所示：图中的
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2023-07-28 23:39:00
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为什么在 NLP 分类任务中选择 CNN 呢？ 1.CNN神经网络可以像处理图像一样处理文本并“理解”它们 2.主要好处是高效率 3.在许多方面，由于池化层和卷积核大小所造成的限制（虽然可以将卷积核设置得更大），会导致丢弃信息，但这并不意味着它们不是有用的模型。利用 CNN 能够有效地对相对较大的数据集进行检测和预测情感 4.即使依赖 Word2vec 词嵌入，CNN 也可以在不映射整个语言的条件
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2023-10-24 09:52:31
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人工智能 个人学习笔记（不定时更新）卷积神经网络 1.计算机视觉
1.例子1：给出一张64x64图片，让计算机去分辨这是一只猫
2.例子2：目标检测。比如在一个无人驾驶项目中，不一定非得识别出图片中的物体是车辆，但只需要计算出其他车辆的位置，以确保能够避开他们，
所以在目标检测项目中，首先需要计算出图中有哪些物体，比如汽车还有图中的其他东西，再将它们模拟成一个个盒子，
或者
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2023-09-11 13:15:54
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被问到了1*1卷积核的问题，记录关于它的理解。1×1卷积是指多个feature channels之间的线性叠加，只不过这个系数可以看成是1×1的卷积。这种表示的好处是，完全可以回到模型中其他常见N×N的框架下，不用定义新的层。从全连接的角度理解来看，可以将1×1卷积层看成全连接层。虽然卷积核比较小，但是当输入和输出的通道很大时，乘起来也会使得卷积核参数变得很大。在加入1*1卷积核后，可以降低维度。
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2024-04-15 13:50:51
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暑期实训开发日志2 模型学习及选择一、CNN1 卷积运算2 池化pooling3 ReLUs4 全连接层总结二、全卷积网络FCN1 fcn和cnn 本次实训选择的课题涉及机器学习 深度学习各种网络模型 之前的课程中有简单了解使用过 但理解不深 所以又去深入学习了各种模型 一、CNN卷积神经网络（CNN），这是深度学习算法应用最成功的领域之一，卷积神经网络包括一维卷积神经网络，二维卷积神经网络以
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2024-02-06 13:22:27
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介绍一维卷积神经网络卷积神经网络能够进行卷积运算，从局部输入图块中提取特征，并能够将表示模块化，同时可以高效地利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异，同样也让它对序列处理特别有效。对于某些序列处理问题，这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN，而且计算代价通常要小很多，并且，对于文本分类和时间序列预测等简单任务，小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN，而且速度更快二维卷积是从图
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2024-04-08 12:29:02
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神经网络学习小记录24——卷积神经网络经典模型及其改进点汇总学习前言经典神经网络的改进点经典神经网络的结构汇总1、VGG162、ResNet503、InceptionV34、Xception5、MobileNet 学习前言学了好多好多的网络，它们的重点都是什么呢？经典神经网络的改进点名称改进点VGG161、使用非常多的3*3卷积串联，利用小卷积代替大卷积，该操作使得其拥有更少的参数量，同时会比单
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2023-12-12 15:00:11
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卷积神经网络(CNN)1、基础概念特点：它是一种局部连接、权重共享、子采样的深层前馈神经网络。优点：在进行图片处理时具有一定的平移、缩放、旋转不变性，并且它的参数更少。CNN主要应用于图像处理和视频分析等任务上。2、卷积(特征提取)分为一维卷积和二维卷积。一维卷积：主要应用于信号处理上，一般情况滤波器的长度远小于信号的长度，下图展示了信号为[1,1,2,-1,1,-2,1]、卷积核为[-1,0,1
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2023-10-12 13:26:36
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# 一维卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
## 引言
在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）是一种重要的神经网络类型。它在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果，并成为深度学习的核心算法之一。本文将介绍一维卷积神经网络（1D CNNs）的基本概念、原理和应用，并附带代码示例。
##
原创
2023-08-28 06:39:23
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卷积神经网络为什么要用卷积神经网络？1.可以处理空间结构丰富的数据（二维如图片，一维音频、文本和时间序列分析），关注数据的上下文信息（像素之间的相关性） 2.卷积神经网络需要的参数少于全连接架构的网络，而且卷积也很容易用GPU并行计算 6.1. 从全连接层到卷积6.11不变性平移不变性（translation invariance）：不管检测对象出现在图像
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2024-04-08 08:22:08
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CNN图像识别原理卷积神经网络（CNN）的结构模仿了眼睛的视觉神经的工作原理。对于眼睛来说，大量的视觉神经分工协作，各自负责一小部分区域的视觉图像，再将图像的各种局部特征抽象组合到高层的视觉概念，传送到大脑使人类产生视觉。卷积神经网络也是类似，它包含了至少一层卷积层，由多个卷积核对图像的局部区域进行特征提取，最后进行合成。以经典的LeNet-5模型为例： 原始输入数据（
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2023-10-12 13:35:13
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概述许多文章都关注于二维卷积神经网络（2D CNN）的使用，特别是图像识别。而一维卷积神经网络（1D CNNs）只在一定程度上有所涉及，比如在自然语言处理（NLP）中的应用。目前很少有文章能够提供关于如何构造一维卷积神经网络来一些机器学习问题。何时应用 1D CNN？CNN 可以很好地识别出数据中的简单模式，然后使用这些简单模式在更高级的层中生成更复杂的模式。当你希望从整体数据集中较短的（固定长度
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2023-12-27 09:27:29
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这个系列记录下自己的深度学习练习，本文主要尝试了使用简单的卷积神经网络（CNN）解进行机器学习，因为数据样本贴合度可能不hi很好，实际效果并不是很明显。请读者理解原理就好，本人也是在不断摸索中。这个系列一开始曾经用二维卷积神经网络对图像数据进行应用，本文主要是使用一维卷积神经网络，对序列数据进行机器学习，可以理解为将原始数据变换为一维的序列段，与二维卷积神经网络一样，这一步运算的作用
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2023-05-18 15:37:44
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