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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2023-10-10 11:31:31
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门控递归单元 GRU 文章目录门控递归单元 GRU一、概述二、GRU与LSTM的关系三、GRU原理3.1 模型结构3.2 前向传播3.3 反向传播四、GRU模型的应用4.1 在原LSTM的基础上修改实现文本二分类4.2 文本多分类并利用TensorBoard可视化五、总结 一、概述 门控递归单元（GRU）是递归神经网络的门控机制，由Kyunghyun Cho等于2014年引入。它是传统RNN的变
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2023-06-07 21:32:44
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Alexnet是2014年Imagenet竞赛的冠军模型，准确率达到了57.1%, top-5识别率达到80.2%。
AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层，模型示意图：精简版结构： conv1阶段输入数据：227×227×3 卷积核：11×11×3；步长：4；数量（也就是输出个数）：96 卷积后数据：55×55×96 （原图N×N，卷积核大小n×n，卷积步长大于1为k
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2024-04-07 20:14:24
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第1节 卷积神经网络简介1.1 历史发展 1962年，Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了 感受野 (Receptive Field) 的概念。通俗地说，就是他们发现视觉皮层的神经元是局部接受信息的，只受某些特定区域刺激的响应，而不是对全局图像进行感知。 1984年，日本学者Fukushima基于感受野概念提出 神经认知机 (Neo
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2023-12-15 11:52:27
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深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
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2023-11-12 13:25:25
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卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks，简称CNN)，是一种经典的神经网络算法。由于在图像识别领域取得的良好效果，随着人工智能的火热，它也受到越来越多的关注。CNN的核心概念卷积、池化听起来好像很神秘，了解之后会发现其实也并不复杂。本文试图用通俗的语言，简明扼要地介绍这些关键的概念，给读者带来一个直观的理解。作者在文章最后给出了一些参考资料，以便读者进一步参考。
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2023-10-09 13:52:49
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），是一种前馈神经网络，人工神经元可以响应周围单元，可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。 卷积神经网络是受到生物思考方式启发的MLPs（多层感知器），它有着不同的类别层次，并且各层的工作方式和作用也不同。CNN网络结构如图所示，CNN网络工作时，会伴随着卷积并且不断转换着这些卷积。学习完C
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2023-10-08 08:19:29
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一、卷积神经网络简介 20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始
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2023-10-08 08:20:13
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分享一些公式计算张量（图像）的尺寸，以及卷积神经网络（CNN）中层参数的计算。以AlexNet网络为例，以下是该网络的参数结构图。AlexNet网络的层结构如下：1.Input: 图像的尺寸是2272273.2.Conv-1: 第1层卷积层的核大小11*11，96个核。步长(stride)为4，边缘填充（padding）为0。3.MaxPool-1: 池化层-1对Conv-1进行池化，尺寸为3*3
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2023-10-08 07:43:36
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问题的提出在做关于python的卷积神经网络的项目中，发现了一个卷积层加一个BN层竟然一共有6个参数。百思不得其解。if batch_norm:
layers += [nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(v),
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2023-10-08 07:43:28
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积卷神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：神经网络中的一种拓展朴素的CNN和朴素的NN没有任何区别。 CNN主要思想： 局部连接 权值共享 CNN应用在特征提取领域 前向传播： 
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2023-10-10 09:16:29
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图1：来自(Bruna等人，ICLR，2014)的图，描绘了3D领域内的MNIST图像。虽然卷积网络很难对球面数据进行分类，但是图网络可以很自然地处理它。可以把它当做是一个处理工具，但在实际应用程序中会出现许多类似的任务。作者：Boris Knyazev翻译：栗峰最近，Graph Neural Network（GNN）在很多领域日益普及，包括社交网络、知识图谱、推荐系统甚至于生命科学。GNN在对节
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2024-04-28 19:40:56
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一、引言 设计深度学习模型的时候，不管是自己从头搭建还是修改别人的，都离不开相关参数的计算，主要是输入图形先后经过卷积、池化层后输出尺寸的变化，尤其是涉及多个卷积或池化层时，如果对这两种操作的原理不清楚，就会对网络的各个参数产生困惑，不知道如何去修改以便适配自己的业务场景。 这里对CNN（卷积神经网络
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2023-10-16 13:19:33
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant
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2023-10-08 08:19:41
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随着GPT（GenerativePre-trained Transformer）模型的火热，人工智能再次成为研究热点。作为自然语言处理领域的重要进展，GPT模型能够生成高质量的文本，为人类语言理解带来了全新的可能性。然而，GPT模型的成功仅是众多基于神经网络的人工智能技术之一。神经网络是一种模仿人脑的学习和推理模型，它由许多神经元相互连接而成，通过反复学习和优化，可以自动地完成各种任务，如图像识别
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2023-12-18 10:45:05
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会在这个框架上慢慢补充。一.CNN基本知识1.神经元 神经元是人工神经网络的基本处理单元，一般是多输入单输出的单元. 输入与输出之间的对应关系其中： xi : 输入信号；ｎ个输入信号同时输入神经元ｊ． wij : 输入信号xi与神经元ｊ连接的权重值; bj : 神经元的内部状态即偏置值; yj : 为神经元的输出． ｆ（·）为激励函数,其可以有很多种选择,可 以 是线性纠正函数 （ReLu）、s
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2023-10-13 08:55:26
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CNN是卷积神经网络的 简称，全称convolutional neural network ,是在ANN（人工神经网络）中演变而来的。 CNN的单元是神经元，如下一个简单的神经元包括了 树突（dendrites）、核心（nucleus）、轴突（axon）、轴突末梢（axon terminals）。其中树突用来感受外界刺激，集中于细胞的核心，然后经过轴突将冲动传于神经末梢，最后再传到下一神
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2023-10-12 21:47:11
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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
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2016-03-31 21:47:00
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认识： 卷积神经网络（CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FNN），是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络。  
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2023-08-08 09:10:09
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目录1 概述2 一般结构（1）输入层（2）卷积层（3）激励层sigmoidtanhReLu（4）池化层（5）全连接层（6）输出层（7）中间层3 CNN应用4 常见神经网络主要对网上的一些神经网络信息进行总结整理。
1 概述
在卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）中，卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连，它的神经元间的连接是非全连接的，且同一
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2023-08-10 18:15:00
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