卷积神经网络为什么要用卷积神经网络-卷积神经网络的作用防止model overfitting在计算机视觉中，input vector往往维度很高，将其直接应用于neural network很有可能会造成overfitting，以下图为例： 在“cat recognition”中，cat image为64643的vector，将其转换到一维空间，则其维度为12288，如此高维的input直接输入ne
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2024-02-19 11:06:42
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1.卷积神经网络模型常见组成形式构建神经网络完成手写数字识别，这个网络模型受经典网络模型LeNet—5启发，许多参数选择和LeNet—5相似。卷积层输入32*32*3矩阵，过滤器参数如图，有6个过滤器，加上偏差，再应用非线性函数 ，输出Conv1 28*28*6；池化层采用maxpool ，f=2，s=2，相当于这层H、W维度减少一半 ，输出Pool1 14*14*6。conv1+pool1作为L
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2023-10-13 00:01:38
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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，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络”。在正式介绍之前，默认已经了解了神经网络的相关知识。下面我们演示一下怎么对一个图像做卷积：首先，我们要搞清楚一张照片是如何输入到神经
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2023-10-12 13:20:01
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1、卷积计算卷积运算实现垂直边缘检测过滤器检测不同方向的边缘Padding 输入图片维度信息是[6,6]，卷积核尺寸[3,3]，padding=1，步长stride=1，经过卷积运算之后输出图片维度信息也是[(6+2x1-3+1),(6+2x1-3+1)]，这样也就保持维度信息的一致性，不致于特征信息丢失。 计算公式：n = (n-f+2p)/s+1 ，n是指输入/输出维度信息，f是卷积核或过滤器
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2023-08-21 17:59:55
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卷积神经网络CNN总结从神经网络到卷积神经网络（CNN） 我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？ 其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层/ Input layer
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2023-09-27 13:20:13
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卷积神经网络（CNN）之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解转载自： 由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。1. 二维卷积图中的输入的数据维度为14×14，过滤器大小为5×5，二者做卷积，输出的数据维度为10×10（14−5+1=10）。如果你对卷积维度的计算不清楚，可以参考我之前的博客吴恩达深度学习
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2023-10-13 21:38:15
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控制caffe模型的训练过程一、实验介绍1.1 实验内容上次实验，我们已经构建好了卷积神经网络，我们的模型已经蓄势待发，准备接受训练了。为了控制训练进程，记录训练过程中的各种数据，caffe还需要定义另一个solver.prototxt文件，这次实验我们就来完成它，并开始激动人心的训练过程。1.2 实验知识点可变的学习速率正则化1.3 实验环境caffe 1.0.0二、实验步骤2.1 指定网络定
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2024-02-05 20:04:23
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卷积过程是卷积神经网络最主要的特征。然而卷积过程有比较多的细节，初学者常会有比较多的问题，这篇文章对卷积过程进行比较详细的解释。1.卷积运算首先我们需要知道什么是卷积计算，它其实是一种简单数学运算，有两个步骤：一个是矩阵内积乘法，另一个是将内积乘法的结果进行全加。 （1）矩阵内积乘法 矩阵的内积乘法非常简单，就是把两个相乘的矩阵，相同位置的元素进行乘法运算，这个时候会得到一个新的矩阵（在这里我们需
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2023-08-11 10:13:07
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# 如何绘制卷积神经网络图
## 1. 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功的深度学习模型。绘制卷积神经网络图是理解和调试CNN模型的重要工作之一。本文将介绍如何使用Python和相应的库来绘制卷积神经网络图，并通过代码示例详细说明绘制过程。
## 2. 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下工
原创
2023-12-18 07:49:47
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卷积的概念
线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。具体地说一个滤波器就是一个n*n的矩阵，和对应的图像进行卷积，可以得到
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2023-10-08 09:30:58
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卷积神经网络所做的工作就是采用卷积、池化等操作从数据中提取特征，进行分类，回归等机器学习任务。1.卷积在原始的输入上进行特征的提取。三种卷积方法：valid，full ，same。 图1：valid卷积（不补零） 图2：full卷积 蓝色为原图像，白色为对应卷积所增加的padding，通常全部为0，绿色是卷积后图片。图6的卷积的滑动是从卷积核右下角与图片左上角重叠开始进行卷积，滑动步长为1，卷积核
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2023-07-29 13:47:36
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1.传统神经网络缺陷：权值太多，计算量太大，需要大量样本进行训练 .2.卷积神经网络，是一种前馈神经网络，人工神经元可以响应周围单元，可以大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。卷积操作是利用卷积核对图像的关键信息进行提取。卷积层：将图像与卷积核做卷积的过程。 池化层：对不同位置的特征进行聚合的过程。在深度学习中，利用多个卷积、池化操作来对图像进行分类。1.卷积卷积操作有两种模式：a.Sam
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2023-08-10 16:36:27
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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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一、CNN的训练，训练什么？训练样本和类别是确定的。训练的深度（隐藏层的层数）和卷积核（神经元）的数量、卷积核的大小，都是训练前根据经验设定的。只有卷积核的参数是未知的。二、如何训练？训练是一种有监督学习。在CNN开始训练之前，权重值是随机初始化的，此时过滤器并不知道该提取哪些特征值。随着训练数据的输入，经过前向计算后，损失函数会计算网络输出与真实标签之间的误差，误差反向传播进行权重更新，这就是C
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2023-11-23 12:31:24
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图像有4个通道，同时有2个卷积核w1和w2。对于卷积核w1，先在输入图像4个通道分别作卷积，再将4个通道结果加起来得到w1的卷积输出；卷积核w2类似。所以对于某个卷积层，无论输入图像有多少个通道，输出图像通道数总是等于卷积核数量！对多通道图像做1x1卷积，其实就是将输入图像于每个通道乘以卷积系数后加在一起，即相当于把原图像中本来各个独立的通道“联通”在了一起。2.假设输入feature
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2023-11-29 13:04:48
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一、简介卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN），属于人工神经网络的一种，被应用于图像识别、语音识别等各种场合。我们知道，神经网络的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络的特点就在于隐藏层分为卷积层和池化层。卷积层，通过一块卷积核在原始图像上平移来提取特征，每一个特征就是一个特征映射；池化层，通过汇聚特征后稀疏参数来减少要学习的参数，降低网络的复
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2023-10-10 11:35:42
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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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