第九讲的概述如下：这一讲就是介绍几个CNN的网络，AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet。1. AlexNet 第一个在ImageNet中获胜的大型卷积神经网络。 基本结构：卷积层，池化层，归一化，卷积，池化，归一化，最后是一些全连接。1.1 结构  
CNN(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络（简称CNN）最早可以追溯到20世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究表明，大脑对外界获取的信息由多层的感受野(Receptive Field)激发完成的。在感受野的基础上，1980年Fukushima提出了一个理论模型Neocognitron是感受野在人工
# 深入理解和实现卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，通常用于图像分类、目标检测等任务。对于刚入行的小白来说，虽然起步可能会有些困难，但通过一系列步骤和示例代码，你完全可以掌握CNN的基本实现。本文将为你详细介绍实现CNN的流程，并提供必要的代码示例和解释。
## 实现CNN的流程
我们可以将实现CNN的过程拆解为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
CNN架构典型的CNN架构堆叠了一些卷积层（通常每个卷积层都跟随着一个ReLU层），然后是一个池化层，然后是另外几个卷积层（+ReLU），然后是另一个池化层，以此类推。随着卷积网络的不断发展，图像变得越来越小，但是由于卷积层的存在，图像通常也越来越深（即具有更多的特征图）。在堆栈的顶部添加了一个常规的前馈神经网络，该网络由几个全连接层（+ReLU）组成，最后一层输出预测（例如输出估计类概率的sof
CNN代表卷积神经网络（Convolutional Neural Network）它是一种深度学习算法，特别适用于处理图像和视频数据。CNN由多个卷积层、池化层和全连接层组成，通过学习图像或视频数据的特征来进行分类、识别或检测任务。与传统的全连接神经网络相比，CNN的参数数量较少，能够提取更多的空间特征，因此在图像处理和计算机视觉领域表现出色。CNN已经被广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别、自
在上篇中，对卷积神经网络的卷积层以及池化层模块进行了简单的介绍，接下来将对卷积神经网络的整个运作流程进行分析，以便对CNN有个总体上的认知和掌握。 如下图，卷积神经网络要完成对图片数字的识别任务。网络的输入是数字为7的RGB图片，大小为32×32×3，其中32×32为图片的像素大小，3表示图片
# CNN网络架构讲解
## 1. 整体流程
为了帮助你理解CNN网络的架构，我将整个流程分解成以下几个步骤，如下所示：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1. 数据预处理 | 对输入数据进行预处理，包括图像的标准化和特征提取。 |
| 2. 构建模型 | 构建CNN网络模型，并定义模型的结构和参数。 |
| 3. 编译模型 | 编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。 |
原创
2023-09-02 10:58:16
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一、CNN的原理1、CNN的思想： （1）借鉴了hopfield神经网络和CA a、hopfield的非线性动力学（主要是用于优化问题，比如旅行商问题等NP问题），Hopfield的能量函数的概念，Hopfield解决了
CNN的网络结构跟 TNN的网络结构是十分相似的。TNN缺点：全连接，数据大 的时候参数极多，处理十分浪费。大多的参数也会导致网络过度拟合（why？）。正因为这个缺点，CNN就出现了。CNN整体采用局部连接，实现参数共享。大量减少参数数目。1.CNN的每一层神经元排列结构与TNN的区别？CNN中每一层的的神经元排列成3个维度。2.CNN中各个层的分布：（1）输入层，输入的为原始数据大小。例如：32
卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。新年有假期，就好好总结一波CNN的各种经典架构吧，领
最近要准备cnn科普的ppt，本文对cnn的网络架构的演进进行简述，概述cnn发展历程与重要结点。在cv领域，cnn的网络框架可谓是大红大紫。随着模型的迭代，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。1.开山之作：LeNet 90年代卷积神经网络的祖师爷Le神在1998年提出CNN的开山之作lenet，定义了基本组件：卷积、池化、全连接，俗称CPF三件套。最初的LeN
一 、卷积网络：即模拟人的视觉神经系统。（人看物体即为一个卷积过程） CNN 组成：
CONV
卷积层、
RELU
激活函数、
Pooling
池化层、
FC
全连接层 （ 一共
8
层，一般后三层是全连接层，前五层是卷积层，激活函数，池化层都有。即：前五层，每一层都有卷积层、激活函数、池化层，但是每一层中有多少层卷积层、多少层激活函数层、多少层池化层不知道。
） 1、卷积层
1.边界检测示例假如你有一张如下的图像，你想让计算机搞清楚图像上有什么物体，你可以做的事情是检测图像的垂直边缘和水平边缘。 如下是一个6*6的灰度图像，构造一个3*3的矩阵，在卷积神经网络中通常称之为filter，对这个6*6的图像进行卷积运算，以左上角的-5计算为例 3*1+0*0+1*-1+1*1+5*0+8*-1+2*1+7*0+2*-1 = -5 其它的
神经网络（CNN）神经网络主要有三个部分组成, 分别为:网络结构 —— 描述神经元的层次与连接神经元的结构.激活函数(激励函数) —— 用于加入非线性的因素, 解决线性模型所不能解决的问题.参数学习方法的选择(一般为权重值W和偏置项b)一、CNN领域划分图像处理领域
图像识别图像标注图像主题生成图像内容生成…视频处理领域
视频分类视频标准视频预测…自然语言处理（NLP）领域
对话
图像检测与图像分割我们之前讲的都是图像分类的问题，在这一讲我们要介绍一些其他的计算机视觉中的问题，例如图像检测与图像分割。我们主要介绍一下四个部分：图像分割、分类+定位、多目标检测、多目标实例分割语义分类第一部分是语义分类。我们需要给每个像素都输出一个值，来代表这个像素属于某一个分类一种传统的方法就是用滑动窗口不断在输入图像上滑动， 然后输出窗口中央的像素属于哪一类。这种方法有很大的冗余性，比如两
介绍两篇利用Transformer做图像分类的论文：CoAtNet（NeurIPS2021），ConvMixer（ICLR2022）。CoAtNet结合CNN和Transformer的优点进行改进，ConvMixer则patch的角度来说明划分patch有助于分类。CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes, Neu
前言 在学计算机视觉的这段时间里整理了不少的笔记，想着就把这些笔记再重新整理出来，然后写成Blog和大家一起分享。目前的计划如下（以下网络全部使用Pytorch搭建）：专题一：计算机视觉基础介绍CNN网络(计算机视觉的基础)浅谈VGG网络，介绍ResNet网络（网络特点是越来越深）介绍GoogLeNet网络（网络特点是越来越宽）介绍DenseNet网络（一个看似十分NB但是却实际上用得不多的网络
上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点，视神经具有局部感受野，一整张图的识别由多个局部识别点构成；不同神经元对不同形状有识别能力，且视神经具有叠加能力，高层复杂的图案可以由低层简单线条组成。之后人们发现经过conclusional的操作，可以很好反映视神经处理计算的过程，典型的是1998年LeCun发明的LeNet-5，可以极大地提升识别效果。本文主要就convolutional layer、poo
SDN(软件定义网络) 软件定义网络（Software Defined Network, SDN ），是由美国斯坦福大学clean slate研究组提出的一种新型网络创新架构，其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来，从而实现了网络流量的灵活控制，为核心网络及应用的创新提供了良好的平台。从路由器的设计上看，它由软件控制和硬件数据通道组成。软件控制包括管理(CLI,SNMP)以
在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，往往包含许多种不同的网络层交替组成，主要有卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、非线性层（ReLU Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）等等，本文主要对几种经典的层进行常识介绍，就当成科普吧。其实就是今天不想写论文笔记了，哈哈哈~部
