1、卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为一个深度学习架构被提出的最初诉求，是降低对图像数据预处理的要求，以及避免复杂的特征工程。CNN不需要将特征提取和分类训练分开，它在训练的时候就自动提取了最有效的特征。 CNN最大的特点是卷积的权值共享结构，可以大幅度减少神经网络的参数量，防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度。一个卷积神
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2023-11-27 21:33:48
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学了一段深度学习，最近学了tensorflow，所以想自己去根据教程写一个简单的卷积神经网络。CNN：卷积神经网络的实现一个卷积神经网络的结构一般是由输入-->卷积-->池化-->卷积-->池化-->............-->全连接-->全连接-->输出，这样的一层层构建起来的网络。本代码构建了一个含有两个卷积层，两个池化层和两个全连接层的网络，
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2023-11-27 09:45:07
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一 Tensorflow的游乐场及其神经网络的简介 此块，我们将通过Tensorflow的游乐场来快速的介绍神经网络的主要功能。Tensorflow游乐场的链接如下所示：https://playground.tensorflow.org，这是一个可以通过网络浏览器就可以训练的简单的神经网络，并可以实现可视化训练过程的工具。其具体的截图如下所示：&
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2023-12-20 06:47:02
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目录1. 背景知识1.1 CNN(卷积神经网络)结构介绍1.2 卷积层1.3 Pooling池化层1.4 经过一次卷积与池化的结果1.5 Flatten1.6 注意Filter的维度1.7 补充：1x1卷积1.8 CNN学到了什么2. 作业描述3. 数据预处理4. 在train set 上训练，参考val set上的结果调参5. 在总的训练集上训练 1. 背景知识1.1 CNN(卷积神经网络)结
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2023-11-26 10:06:25
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# TensorFlow搭建卷积神经网络
## 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域中广泛应用的深度学习模型。它的特点是能够自动从图像中提取特征，并进行高效的分类和识别。TensorFlow是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的API和工具，方便我们构建和训练卷积神经网络。
本文将介绍如何使用TensorF
原创
2023-10-13 08:05:39
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前言上一节了解了一些基本的原理，这一节学习代码。卷积神经网络 这是卷积神经网络的结构图，可以看到一般基本的流程就是： 卷积——>池化——>卷积——>池化——>全连接层——>输出代码结构导入tf包等，加载数据集：import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_da
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2023-08-07 08:50:28
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卷积神经网络import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers,Sequential,losses,optimizers,datasets1.卷积层的实现在 TensorFlow 中，既可以通过自定义权值的底层实现方式搭建神经网络，也可以直接调用现成的卷积层类的高层方式快速
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2023-11-19 08:57:28
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这里搭建了一个卷积神经网络，该网络仅应用于单一目标识别，网络结构如下表： 以手写体数字识别为例，代码如下：import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='1' # 显示所有信息
os.
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2023-07-07 14:29:36
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总结下训练神经网络中最最基础的三个概念：Epoch, Batch, Iteration。1.名词解释epoch：训练时，所有训练数据集都训练过一次。batch_size：在训练集中选择一组样本用来更新权值。1个batch包含的样本的数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。 网络较小时选用256，较大时选用64。iteration：训练时，1个batch训练图像通过网络训练一次（一
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2023-09-22 21:36:43
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从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！注意：本文只针对batch_size=1,padding='SAME'，stride=[1,1,1,1]进行实验和解释，其他如果不
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2024-01-02 20:24:47
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在前3篇博客介绍完pytorch的基础知识之后，我这里我们接着介绍简单网络的搭建，详述卷积操作，最后根据卷积操作搭建 神经网络的卷积层。1. nn.Module的简单使用 官方帮助文档 首先，我们还是要从帮助文档看起，进入 pytorch 官网，查看 Pytorch 的官方帮助文档
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2023-12-10 12:05:04
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关于 CNN 基础理论可见：卷积神经网络TensorFlow2.0 快速搭建神经网络：tf.keras 下面主要介绍：1.搭建卷积神经网络的主要模块：卷积、批标准化、激活、池化、全连接； 2.经典卷积网络的搭建：LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet、ResNet。1 卷积神经网络主要模块1.1 卷积 (Convolutional)tf.keras
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2023-05-18 12:42:57
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1. 什么是卷积神经网络
卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络，卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，其三个关键的操作，其一是局部感受野，其二是权值共享，其三是pooling层，有效的减少了网络的参数个数，缓解了模型的过拟合问题。1.1 网络结构
卷积神经网络整体架构：**卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络，隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的
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2023-08-21 11:16:12
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一、神经网络的实现过程1、准备数据集，提取特征，作为输入喂给神经网络 2、搭建神经网络结构，从输入到输出 3、大量特征数据喂给 NN，迭代优化 NN 参数 4、使用训练好的模型预测和分类 二、前向传播 前向传播就是搭建模型的计算过程
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2023-10-26 19:45:35
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文章目录1、Batch Size对训练效果的影响2、合理增大Batch Size 的好处3、Batch Size太大的坏处 Batch Size指的是一次训练所选取的样本数，Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。1、Batch Size对训练效果的影响当Batch Size太小时，比如Batch Size=1。一次迭代只需对一个样本进行计算，因此单次迭代速度很快，可用于在线学习。在
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2023-10-31 19:52:25
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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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本节将使用TensorFlow实现一个卷积神经网络，具体模型见下图： Fig.1, 本节RNN卷积神经网络模型图
一，数据导入导入mnist数据集的方法同前面一样一样的！ import 二，参数的初始化数据集mnist图像输入为灰度图，所以channel为1，这样像素点数 28*28*1=784，最终需要分类的标签为0到9，十个标签。下面分别是卷积层和全连接层参数定义和
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2024-01-10 14:43:21
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卷积神经网络想必大家都不陌生，这里之前很早写的卷积神经网络的程序，拿出来和大家分享一下 卷积神经网络的tensorflow实现WhatHow主文件：Convolutional_Neural_Network.py导入其他定义支持文件：cnn_define.pycnn_layer2add_layer_5x5conv2d_conventionalmax_pool_2x2_nonrepeat其他定义结果与
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2023-12-07 15:17:41
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1.概述定义：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。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。卷积层（convolutional layer）：对输入数据应用若干过滤器，一个输入参数被用
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2023-11-27 10:02:00
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在本博文中，我们将利用Tensorflow构建一个卷积神经网络，还是以使用为主，如果对卷积神经网络有不明白的，可以先去网上查找资料，或者评论我。我们构建一个六层网络，其中一个输入层，两个卷积层，两个池化层和一个输出层。第一，我们需要定义一些卷积核# 定义第一个卷积层 w_layer_1，其中3*3表示卷积核的尺寸，1表示channel的数量，32表示输出的通道数量
w_layer_1 = init
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2023-11-12 09:38:48
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