CNN原理及Keras实现1 前言2 什么叫卷积神经网络？2.1 应用场景2.2 CNN的网络结构2.2.1 卷积层2.2.2 池化层2.2.3 Flatten层 & Fully Connected Layer2.3 其余的问题3 keras简单介绍及实现简单三层神经网络3.1 导入相关的库3.2 读入数据3.3 搭建网络3.4 编译3.5 拟合模型3.6 绘制损失函数曲线图3.7 预测
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2024-08-12 12:03:20
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最近帮朋友看毕业 Report，主要对比视觉识别比较前沿的两个模型，ViT（Vision Transformer） 和 EfficientNet. 需要可视化解释一下这两模型对同一任务的不同之处。EfficientNet 主要组件是 CNN 还好，CNN 在可视化各位大佬都做了，但 ViT 的 Transformer 在图像方面，说实话都不知道可视化哪部分，开头 patch 的转换部分或
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2024-06-18 09:54:12
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卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28*28*1的特征图，上图是用了两个f
前言一、前期工作1.导入数据import matplotlib.pyplot as plt
# 支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
import os,PIL,random,pathl
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2024-10-16 12:13:56
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最近因为拿到一个好配置的生产机器。在装完数据库后，需要对参数进行调优。 首先这个机器内存是128G的 ，而且/dev/shm 设置的是63G （物理内存的一半）。Oracle设置用的是AMM管理，那么就想是否能把这个内存设置大点。首先这个参数文件在 vi /etc/sysctl.conf 里，重新加载生效是 sysctl -p# System default settings live in /
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2024-07-15 23:38:20
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CNN基础知识不牢固，总是会有一些理解不透彻的问题与地方。在此集中对kernel的参数、卷积过程以及channel进行回顾性总结理解。1、卷积过程基本概念本部分我第一部分有针对卷积过程的基本叙述，但是事实上长期不回顾就会有遗忘与不理解，重点还是要时时温故而知新，并且需要对基础知识进行打牢。1.1、feature map在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在
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2024-04-28 01:31:08
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# 实现 PyTorch CNN 的大卷积核
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种常见的结构，广泛应用于图像处理等领域。当我们选择大卷积核时，可能会遇到一些特定的问题。但大卷积核能够捕捉更多的图像特征和上下文信息，因此我们需要学习如何实现它。本文将指导你如何在 PyTorch 中使用大卷积核进行 CNN 的设计。
## 流程及步骤
我们可以将实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 |
JVM启动流程 JVM基本结构PC寄存器
每个线程拥有一个PC寄存器在线程创建时 创建指向下一条指令的地址执行本地方法时，PC的值为undefined方法区
保存装载的类信息
类型的常量池字段，方法信息方法字节码通常和永久区(Perm)关联在一起JDK6时，String等常量信息置于方法JDK7时，已经移动到了堆Java堆
和程序开发密切相
知识备忘1. 卷积卷积的Kernel本质是两个： 第一， kernel具有局域性， 即只对图像中的局部区域敏感， 第二， 权重共享。 也就是说我们是用一个kernel来扫描整个图像， 其中过程kernel的值是不变的。 判定一个图是猫，就是分析图都有啥特征。原来的卷积核都是人工事先定义好的，是经过算法设计人员精心设计的，他们发现这样或那样的设计卷积核通过卷积运算可以突出一个什么样的特征，于是就高
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2024-10-11 12:37:42
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Linux是一款开源操作系统，它的核心是kernel。在Linux系统中，kernel起着非常重要的作用，它负责管理系统资源、提供硬件支持、调度进程等关键功能。选择合适的kernel版本对于Linux系统的稳定性和性能至关重要。
在Linux系统中，有许多不同版本的kernel可以选择。而其中最著名的就是红帽公司推出的Red Hat企业级Linux系统。Red Hat Linux以其稳定性、安全
原创
2024-04-29 11:08:29
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CNN学习及遇到的问题与keras简介CNN学习从神经网络到卷积神经网络（CNN）**我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。卷积神经网络的层级结构数据输入层/ Input layer卷积计算层/ CONV layerReLU激励层 / R
CNN的卷积核是单层的还是多层的？解析：一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。 一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体, 训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。 描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。 不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通道数(比如RG
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2024-04-04 09:50:03
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1.视频网站：mooc慕课https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c 2.详细笔记网站(中文)：http://www.ai-start.com/dl2017/ 3.github课件+作业+答案：https://github.com/stormstone/deeplearning.ai 1.10 卷积神经网络示例 Convolut
前面我们学习了Faster RCNN的原理流程，特别是RPN网络的原理，详情如下：目标检测算法Faster RCNN详解目标检测算法Fast RCNN详解目标检测算法SPP-Net详解目标检测算法R-CNN详解今天我们主要看下Faster RCNN算法的损失函数以及如何训练？损失函数：从上一期Faster RCNN的算法原理上，我们知道Faster RCNN算法有两部分，一个是用来提取候选框的RP
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2024-08-08 12:03:39
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1.CNN的卷积核是单层还是多层的？描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通道数（比如RGB三色图层称为输入通道数为3），把作为卷积输出的后层的厚度称之为特征图数。卷积核的厚度H, 一般等于前层厚度M(输入通道数或feature map数). 特殊情况M > H。卷积核的个数N, 一般等于后层
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2024-05-27 11:03:08
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卷积神经网络（CNN）概述及其在NLP中的应用（二）当我们听到CNNs时，我们一般会想到计算机视觉（computer vision）。CNNs在图像分类中取得了重大突破，也是从Facebook的自动图像标注到自动驾驶等，当今计算机视觉系统的核心。 最近我们也开始尝试使用CNNs来解决NLP问题，并且取得了一些有趣的结果。在本贴中，我将会尝试着总结下CNNs是什么，并且它们是怎样被用到NLP中。计
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2023-10-10 11:31:27
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卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？1. 一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，最终得到一个结果矩阵，说白了就是一个卷积核在图像上滑动，并求取对应元素相乘求
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2024-03-29 12:41:05
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修改 /etc/sysctl.conf 文件之后，执行命令 # sysctl -p 立刻生效1、kernel.shmmax 用于定义单个共享内存段的最大值 shmmax 设置应该足够大，能在一个共享内存段下容纳下整个的SGA ，设置的过低可能会导致需要创建多个共享内存段，这样可能导致系统性能的下降。&n
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2024-01-17 08:44:51
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Android系统开发中LOG的使用 在程序开发过程中，LOG是广泛使用的用来记录程序执行过程的机制，它既可以用于程序调试，也可以用于产品运营中的事件记录。在Android系统中，提供了简单、便利的LOG机制，开发人员可以方便地使用。在这一篇文章中，我们简单介绍在Android内核空间和用户空间中LOG的使用和查看方法。
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2023-11-16 12:08:00
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Contents1 R-CNN2 SPPNet3 Fast R-CNN4 Faster R-CNN5 三种目标检测神经网络对比说明 在RCNN系列算法提出之前，目标检测是基于滑动窗口的方法。在图片上，选择大小适宜的窗口、合适的步进长度，进行从左到右、从上到下的滑动来遍历整张图片。每个窗口区域都送入CNN模型进行识别。滑动窗口目标检测方法明显的缺点是计算成本高。其中滑动窗口的大小、步幅是
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2024-05-08 17:34:11
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