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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一、模型设计概述1、网络设计的目的1、为了节省设备存储空间让神经网络在更小计算力的设备上运行。同样价格的PC和移动设备下，PC机的计算力要比移动设备强大很多，所以如何让神经网络网络在移动设备上也能够运行，就涉及到了网络模型的设计。2、为了提升网络的训练效率网络模型经过设计后，不仅能够降低模型对硬件设备算力和储存容量的依赖，还能够大大的提升在训练中模型收敛的速度。3、为了提升模型输出的精度经过精心设
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2023-10-13 00:02:10
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卷积神经网络的意义多层感知机⼗分适合处理表格数据，其中⾏对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时，多层感知机可能是最好的选择，然⽽对于⾼维感知数据，这种缺少结构的⽹络可能会变得不实⽤。在传统的神经网络中，其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，效果差。若把整副图像作为特征
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2023-10-09 08:32:06
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mark一下，感谢作者分享！ 原标题：最形象的卷积神经网络详解：从算法思想到编程实现 1 新智元推荐 作者：张觉非【新智元导读】本文作者是阿里工程师，文章分别形象解说“卷积”和“神经网络”的概念，手绘卷积神经网络图，层层递进详细解读。最后以手写数字识别为例，使用keras库，例如kaggle数据集实现CNN，并附上代码和数据集。一、卷积我们在2维上说话。有两个的函数 f(x, y) 和 g(x,
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2023-08-12 22:03:57
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卷积神经网络(CNN)原理详解1. 卷积神经网络的组成定义
卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像等方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他浅层或深度神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。我们来看一下卷积网络的整体结构什么样子。其中包含了几个主要结构卷积层
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2023-07-28 14:59:12
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这是深度学习模型解读第2篇，本篇我们将介绍Network In Network。Network In Network 是发表于2014年ICLR的一篇paper。这篇文章采用较少参数就取得了Alexnet的效果，Alexnet参数大小为230M，而Network In Network仅为29M，这篇paper主要两大亮点：1 提出MLP卷积层下图是传统卷积结构： 使用re
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2023-11-27 09:52:41
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卷积神经网络通俗理解。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invar
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2023-10-13 00:08:48
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一、卷积神经网络的一般框架卷积神经网络主要包含5个结构：输入层、卷积层、池化层、全连层、softmax层输入层：整个神经网络的输入，在图像分类问题中，一般是一张图片的像素矩阵。一般按照batch进行输入，因此是四维数据。卷积层：该例中有两个卷积层，由卷积核提取图像特征，输出特征图，扫描窗口的大小就是卷积核的大小，输出结果的通道数是卷积核的数量，提取的特征数量越多，输出矩阵就越深池化层：缩减输出矩阵
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2023-08-08 07:23:27
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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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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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卷积神经网络卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连接层（也可为1x1的卷积层作为输出）组成的一种前馈神经网络。结构组成卷积层卷积计算如图定义一个权重矩阵即W（一般对于卷积来说，称作卷积的核kernel也有人称为过滤器filter），这个权重一般为3x3、5x5或7x7。一般3x3和5x5为最佳大小。 上图计算方式：在输入矩阵上使用权重矩阵进行滑动，每滑一步，将所有覆盖的值与矩阵对应相乘，并将计
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2023-11-13 11:41:22
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ConvNets
卷积神经网络的结构基于一个假设，即输入数据是图像，基于该假设，我们就向结构中添加了一些特有的性质。这些特有属性使得前向传播函数实现起来更高效，并且大幅度降低了网络中参数的数量。
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2023-07-31 16:58:42
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AlexNet 卷积神经网络模型
1、AlexNet 模型简介由于受到计算机性能的影响，虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩，但是并没有引起很多的关注。 知道2012年，Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。2、AlexNet 模型特点AlexNet是在Le
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2023-05-28 21:31:34
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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文章目录写在前面卷积网络的结构常见名词池化操作Pool OperationLayer PatternsProblem Analysis迁移学习 Transfer LearningCodeTrick 卷积网络的结构与常规的神经网络不同，ConvNet的神经元是三维排列的。输入层 卷积层 非线性变换层 池化层 全连接层，就是普通的神经网络，输出层，隐含层，输出层常见名词感受野receptive fi
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2023-10-27 23:38:46
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（一）卷积神经网络卷积神经网络最早是由Lecun在1998年提出的。卷积神经网络通畅使用的三个基本概念为：1.局部视觉域；2.权值共享；3.池化操作。 在卷积神经网络中，局部接受域表明输入图像与隐藏神经元的连接方式。在图像处理操作中采用局部视觉域的原因是：图像中的像素并不是孤立存在的，每一个像素与它周围的像素都有着相互关联，而并不是与整幅图像的像素点相关，因此采用局部视觉接受域可以类似图
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2023-10-16 00:15:14
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文章目录1. 神经网络计算模型2. 卷积计算并行性分析2.1 卷积窗口内部并行2.2 相同特征图卷积窗口间并行实现分析2.3 不同输入特征图卷积窗口并行2.4 不同输出特征图并行3. 激活函数的实现4. 基于FPGA的加速器设计4.1 整体结构4.2 卷积计算单元 这是浙大余子健的研究生毕业论文，也是我阅读的第一篇文献。 1. 神经网络计算模型 上图为典型的卷积神经网络的结构。在图中C层代表的
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2023-11-24 16:13:51
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目录1.前言：2.CNN的卷积过程：3.CNN的池化过程：4.CNN的激活过程：5.总结：1.前言：神经网络在好几年前出现感觉像是一个降维打击，适用的场景包括股市分析，环境监测，医学影像，生物信息基因序列等等等等，最近这几年来，随着越来越多的人去了解神经网络后，神经网络已经是火的一塌糊涂了。而毫不夸张的说，现在处在的这个人工智能的时代，我们作为参与者或多或少会用过的一些东西，可能这些东西背后的算法
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2023-10-13 00:07:05
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