一、卷积神经网络CNN 最经典卷积神经网络有三层：Convolution LayerPooling Layer（Subsampling）上采样Fully Connected Layer卷积的计算：红框框里与蓝色矩阵filter做矩阵乘法，即：（2*1+5*0+5*1）+（2*2+3*1+4*3）+（4*1+3*1+1*2）= 35之后红色框框往后移一列，继续上述计算卷积神经计算完成得到的
LeNet的简要介绍卷积神经网络（LeNet）是1998年提出的，其实质是含有卷积层的一种网络模型。该网络的构成：该网络主要分为卷积层块和全连接层块两个部分。卷积层块的基本单位是“卷积层+最大池化层”，其中卷积层主要用来识别图像的空间模式，后接的最大池化层主要用于降低卷积层对于位置的敏感性。全连接层用于完成最后的分类。本文以教材中最常见的LeNet-5为例进行代码实现及模型预测，该网络模型图如下图
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2023-09-12 11:32:51
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用tf.keras搭建CNN实现离散数据的分类。 文章目录说在前面1.卷积计算2.感受野（Receptive Field）3.全零填充（padding）4.TF描述卷积层5.批标准化（BN）6.池化（Pooling）7.舍弃（Dropout）8.卷积神经网络9.CIFAR10数据集10.用卷积神经网路训练cifar10数据集 说在前面① 全连接网络中的每一个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接
卷积计算过程目录摘要一、全连接网络回顾二、卷积计算的概念三、卷积核的使用三、卷积核示例四、卷积的计算过程五、卷积计算过程动图显示摘要卷积计算可以认为是一种有效提取图像特征的方法。一、全连接网络回顾 全连接 NN 特点：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系。（可以实现分类和预测） 全连接网络的参数个数为： &nbs
基于长短期记忆神经网络和卷积神经网络convLSTM的股票涨跌预测模型(附代码）一、 研究背景与意义二、 问题描述三、 数据获取四、 行情特征工程五、 数据清洗六、 模型算法设计1. 模型选择2. 模型构建3. 最终模型七、 实验分析与模型效果评价八、 预测结果分析九、 后续改进方向python代码参考文献 作者：tushare会员409417 基于：同济大学数据挖掘课程 一、 研究背景与意
卷积神经网络构建，新图片预测与类激活图——提高CNN模型的可解释性 文章目录卷积神经网络构建，新图片预测与类激活图——提高CNN模型的可解释性前言一、卷积神经网络CNN与VGG16 介绍二、搭建CNN模型1.输入数据与图片增强2.搭建CNN模型与编译3.训练模型并保存4.输出训练结果四、批量新图片的分类及类激活图1.导入模型和要分类的图片2.实现分类并输出结果3.绘制类映射图结论 前言卷积神经网络
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~from keras.applications.vgg16 import VGG16#直接导入已经训练好的VGG16网络
from keras.preprocessing.image import load_img#load_image作用是载入图片
from keras.preprocessing.image import img_to_array
fro
目录 目录文章说明光流原理神经光流网络结构介绍1 收缩部分网络结构flownetsimple结构flownetcorr结构2 放大部分网络结构训练数据集1 flying chairs数据集实验与结果分析Flownetsimple与Flownetcorr对比 1 文章说明这周学习了一篇文章，文章的名字叫做FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutiona
此篇文章主要介绍上一篇论文的案例研究部分，背景和理论部分请看上一篇文章（点击阅读原文）。文章信息《Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional Neural Network for Large-Scale Transportation Network Speed Prediction》。北航马晓磊老师2017年发在开源期刊Sensor上的一篇文章
学了这么久机器学习和深度学习，应该来个小项目练练手。 于是选择了最经典的数据集MNIST来锻炼下自己卷积神经网络的熟练度。我采用了比较简单的结构，没有用强大的GooLeNet（…实则是电脑带不动），两个卷积层加一个最大池化层，然后加一个大小为64的全连接层，最后是softmax输出。其实这个结构也是看了n遍了，这次来手写一下代码，顺便熟悉熟悉tensorflow的函数。 话不多说，上代码（pyth
我们在评价一个卷积神经网络模型性能好坏时，通常会用AP，mAP来判断分类准确性，针对速度方面经常使用ms(毫秒)，或者FPS(表示每秒处理多少张图像，或者说处理一张图像用多少秒)。在看一些代码的时候，常常会看到是直接用python中的time函数来计算，比如下面代码：time1 = time.time()
output = model(image)
time2 = time.time()
tota
LeNet5股票预测：预测股票走势是上涨还是下跌1.LeNet5股票预测2.数据预处理(1)归一化(2)滑动平均(3)加窗取股票样本(4)分割数据集(5)OneHot编码3.设计LeNet5网络结构(1)神经网络结构设计(2)模型训练(3)模型评价(4)可能遇到问题4.完整代码5.数据集下载链接 1.LeNet5股票预测实现股票长期预测： 数据集包括：开盘价，最高价，最低价，收盘价，交易量 基本
写在前面下面这篇文章首先主要简单介绍了目前较为先进的时间序列预测方法——时间卷积神经网络（TCN）的基本原理，然后基于TCN的开源代码，手把手教你如何通过时间卷积神经网络来进行股价预测，感兴趣的读者也可以基于此模型来用于自己的数据集的训练和预测。1TCN的基本原理与结构TCN全称Temporal Convolutional Network，时序卷积网络，是在2018年提出的一个模型，可以用于时序数
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2023-08-16 17:04:50
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上一篇博客内容讲述了卷积神经网络模型构建、训练以及模型的保存，包括训练样本数据的预处理和喂给网络。 本篇博客内容讲述训练好的模型的应用和实际图片数据的分类预测。
图片2分类卷积神经网络模型训练、分类预测案例全过程（2）前言训练好的模型的调用和实际图片的分类预测，这里包括数据预处理和模型调用。 # 一、数据预处理 用于开展分类预测的数据量一般不是很大，这里就没有再制作tfrecord格式数据
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2023-08-08 14:20:03
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具体实现过程导入 tensorflow、matplotlib、random 和 numpy。然后，导入 mnist 数据集并进行独热编码。请注意，TensorFlow 有一些内置的库来处理 MNIST，我们也会用到它们： 仔细观察一些数据有助于理解 MNIST 数据集。了解训练数据集中有多少张图片，测试数据集中有多少张图片。可视化一些数字，以便了解它们是如何表示的。这种输出可以
一、CNN的结构卷积神经网络的找矿预测模型主要由数据输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层５种网络层。数据输入层是将网格化的化探和航磁数据作为输入数据写入神经单元，卷积层与池化层分别选择合适的激活函数完成对数据特征的提取和下采样，全连接层则是在网络末端实现特征的映射和分类，而输出层可用于结果输出或特征可视化。本文采用的卷积神经网络模型由４个卷积层、４个池化层和１个全连接层组成。卷积层（convo
卷积神经网络时序预测 卷积网络神经算法
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2022-09-02 12:11:54
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针对回归训练卷积神经网络此示例使用：Image Processing ToolboxDeep Learning ToolboxStatistics and Machine Learning Toolbox Try it in MATLAB 此示例说明如何使用卷积神经网络拟合回归模型来预测手写数字的旋转角度。卷积神经网络（CNN 或 ConvNet）是深度学习的基本工具，尤其适用
上世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念，到80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式（特征），然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。卷积神经网络是多层感知机（MLP
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2023-08-26 18:32:53
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今天继续分享卷积神经网络，常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程，有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢？我们先来看一些直观的基础知识。让我们从一个房价预测的例子开始讲起。假设你有一个数据集，它包含了六栋房子的信息。所以，你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米，并且知道房屋价格。这时，你想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数。如果你对线性回归很熟悉，你可能会说：“好
