参考：http://www.aibbt.com/a/44588.html作者：Morten Dahl 编译：weakish编者按：奥胡斯大学密码学PhD、Datadog机器学习工程师Morten Dahl介绍了如何实现基于加密数据进行训练和预测的卷积神经网络。本文将讨论一个简化了的图像分析案例，介绍所有需要用到的技术。GitHub上有一些和本文配套的notebook（mortendahl/pri
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2023-08-16 21:55:13
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文章目录1.1卷积神经网络基础卷积神经网络全连接层卷积层池化层1.2卷积神经网络基础补充（反向传播）误差的计算误差的反向传播权重的更新优化器 1.1卷积神经网络基础卷积神经网络卷积神经网络（CNN, Convolutional Neural Network）的发展：全连接层卷积层权值共享的特性：看下面这张图可以看出一次卷积的原理。 有两个卷积核，就对应了输出特征矩阵的两个 channel ，而与
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2023-09-21 15:15:43
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紧接着上一节讲的卷积内容，今天我们先用tensorfloww实现一个卷积操作： 上面的图中我们可以看到，我们先用一张图片进行输入，也就是input的值，后面要给出图片的参数；filter也就是我们的滤波器(卷积核).tf.nn.conv2d就是我们的卷积层函数，这个函数有四个参数，第一维为输入图像，第二维为卷积层权值，第三维为不同维度的步长（在CNN中，第一维、第四维固定为1），第四维填充方式（S
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2023-11-19 20:54:03
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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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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
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2023-11-29 20:53:26
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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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# 如何实现卷积神经网络图像检索
## 一、流程概述
为了实现卷积神经网络（CNN）图像检索，我们需要经历以下几个步骤：数据准备、模型构建、模型训练、模型评估、检索实现。
```markdown
gantt
title 实现卷积神经网络图像检索流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 数据准备
数据收集 :do
原创
2024-03-11 03:56:27
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1. lenet5def lenet5_1(input_shape,classiers_n): #lenet5 inputShape = input_shape model = tf.keras.Sequential([ Conv2D(filte
原创
2022-11-10 14:28:56
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卷积&图像去噪&边缘提取图像去噪与卷积高斯卷积核图像噪声与中值滤波器卷积与边缘提取 图像去噪与卷积图像去噪 平均求和卷积核 先对模板进行180度翻转，然后再进行卷积卷积的定义 通过卷积将H转到R域卷积性质： 边界填充：zero padding镜像填充卷积操作后的图像要小于输入时的图像，通过边界填充，我们可以实现卷积前后图像的尺寸不变； 一种最常用的边界填充就是常数填充。单位脉冲卷
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2023-12-12 22:45:34
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一、前言这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象，我尽量在下面描述细致一些，但如果要更深入了解整个过程的原理，需要去了解DeepLearning。这篇文章会涉及到卷积的原理与图像特征提
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2023-11-25 15:51:20
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前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出
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2024-02-04 20:57:51
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文章目录卷积图像处理中的卷积卷积后的池化全连接层 卷积在概率论中，卷积表示成这样连续型[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lzu23sq2-1669221073219)(https://cdn.jsdelivr.net/gh/hooooolyshit/Pictures/2022/06/25/equation_disccrete-35fc78.svg)]离
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2023-10-10 11:37:43
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深度学习入门（二十三）卷积神经网络——图像卷积前言卷积神经网络——从全连接层到卷积课件卷积层二维交叉相关二维卷积层例子交叉相关VS卷积一维和三维交叉相关总结教材1 互相关运算2 卷积层3 图像中目标的边缘检测4 学习卷积核5 互相关和卷积6 特征映射和感受野7 小结 前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘卷积神经网络——从全连接层到卷积课件卷积层二维交叉相
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2023-12-31 13:54:22
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Multi-layer Graph Convolutional Network (GCN) with first-order filters. 1、图卷积要干什么？图卷积神经网络主要要完成的就是这件事，给定一个图网络，把节点（node）（又称顶点(vertex)）与 边（edge）输入进一个函数f，希望得到一个各个节点的feature信息，利用这个feature去实现各种任务
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2023-08-21 15:32:41
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用卷积神经网络处理 “图” 结构数据应该怎么办。卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。2、基于卷积网络的人脸检测卷积神经网
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2023-11-15 21:58:41
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讨论如何使用卷积作为数学工具来处理图像，实现图像的滤波，其方法包含以下几种，均值滤波，中值滤波，最大最小值滤波，关于什么是卷积以及理解卷积在图像处理中作用参见这里–均值滤波：均值滤波，是图像处理中最常用的手段，从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器，高频信号将会去掉，因此可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。
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2023-12-17 19:29:36
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多输入通道、多输出通道和批量操作是处理复杂关系和深度学习时不可避免地操作：多输入-->多输出-->批量操作 这样的关系可以有所逻辑。多输入通道影响到卷积核的数目，令卷积核的三维层面的数目于输入通道三维层面的数目保持一致。多输出通道影响到卷积核的数目，令卷积核的四维层面的数目于输出通道的数目保持一致。上述两种情景不会对最后的卷积求和有影响，但是批量操作会有，因为批量操作对输入
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2023-07-12 09:52:43
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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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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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