Text { id: placeText color: "#32323
原创
2022-09-22 07:12:57
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学习路线———————————————— 首先，应该具有全连接神经网络基础后，才能进行本文的学习。 ————————————————图像表示像素表示：直接利用原始像素作为特征，展开为列向量。 Ps：CIFAR10数据集每个图像是（32323）3072维向量。分类模型全连接神经网络的瓶颈例：图像尺寸为32323，隐层每个神经元的权值个数为3072+1=3073。 例：图像尺寸为2002003，隐层每
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2023-10-16 00:12:18
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调用jQuery的ajax方法时,jQuery会根据post或者get协议对参数data进行序列化;如果提交的数据使用复杂的json数据,例如:{userId:32323,userName:{firstName:"李",lastName:"李大嘴"}}那么服务器是无法正常接收到完整的参数,因为jQu
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2020-11-05 17:30:00
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卷积神经网络上一篇文章实现了用全连接层神经网络手写数字识别，但是全连接层神经网络有一个缺点就是：假设我是32323的RGB图片，如果我的第一层全连接层是500个节点，那么我需要的参数就是32323*500+500一共需要150多万个参数，这样会导致计算过慢以及过拟合的问题。于是就有了卷积神经网络的算法。卷积神经网络也有全连接层，但是在全连接层之前它加入了卷积层和池化层达到了减少计算参数的作用卷积层
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2024-02-19 11:05:29
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1.Le-Net5神经网络流程回顾Le-Net5神经网络模型如下：（图片来自Yann LeCun的论文） 本练习流程如下： 32323→conv1（3655）→28286→relu→maxpool（22）→14146→conv2（61655）→101016→relu→maxpool（22）→5516→view（-1,5516)→1400→fc1（400，120）→1120→relu→fc2（120
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2023-10-08 18:22:02
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前言 jQuery提供的ajax方法能很方便的实现客户端与服务器的异步交互,在asp.net mvc 框架使用jQuery能很方便地异步获取提交数据,给用户提供更好的体验! 调用jQuery的ajax方法时,jQuery会根据post或者get协议对参数data进行序列化; 如果提交的数据使用复杂的json数据,例如: {userId:32323,userName:{firstNa
原创
2022-02-22 11:42:32
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jQuery提供的ajax方法能很方便的实现客户端与服务器的异步交互,在asp.net mvc 框架使用jQuery能很方便地异步获取提交数据,给用户提供更好的体验! 调用jQuery的ajax方法时,jQuery会根据post或者get协议对参数data进行序列化; 如果提交的数据使用复杂的json数据,例如: {userId:32323,userName:{firstName:"李"
上面的错误，如果可以确认签名之类的都没有问题了。那么，请按下面步骤检查下。一、再看一下，appid是不是根本就传的空值或者错了，可用微信调试工具看到你传的参数和返回结果。二、请检查“支付授权目录”与 实际支付发生目录是否一致。比如：实际发生目录：http://www.baidu.com/pay/paynow/payorder?id=32323则支付授权目录必须是：http://www.baidu.
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精选
2016-07-29 20:56:52
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文章目录特征图尺寸计算与参数共享池化层的作用整体网络架构VGG网络架构（了解向，背景向）残差网络Resnet（了解向，背景向）感受野的作用 特征图尺寸计算与参数共享 给个例子： 如果输入的数据是32323的图像，用10个553的filter来进行卷积操作，指定步长为1，边界填充为2，最终的输入的规模为：计算过程： （32-5+22）/1+1 =32，所以输出的规模为3232*10。卷积参数共享：
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2024-07-31 10:40:38
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一、卷积神经网络层级分析卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）。 卷积层 用它来进行特征提取，如下：输入图像是32323，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个553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
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2023-08-21 14:45:53
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Convolutional Neural Networksfully connected layer在前面的课程中，我们用到的神经网络的层都是把输入展开与权重矩阵W做矩阵乘法，这也意味着输入数据将与W中的神经元每个都直接连接，所以这也叫全连接层，但是全连接层存在一些问题，比如说我们需要将输入的32323的彩色图像拉伸成13072的长向量才能与权重W连接，但是这个拉伸过程实际上就丢失了输入图像空间位
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。1、卷积层1.1作用用来进行特征提取输入图像是32323，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个553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28281的特征图，上图是用了两个filter得到了两个特征图；1.2 计算过程输入图像和filte
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2023-09-21 13:50:57
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文章目录卷积神经网络例子 卷积神经网络 在全连接层中我们将一张32323的图展开固有3072个输入，与权重矩阵相乘得到1个激活值，我们将有10个这样神经元输出。 卷积层与全连接层不同在于，可以保全空间结构，不是展开，我们保存图片结构，接下来权重是一些卷积核，例子中是553的大小，我们将这个卷积核在图像上滑动，计算出每个空间定位时的点积结果。 这样我们每个输入量都是553，但是它们会遍历所有通道。
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2024-07-07 07:32:03
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1. 卷积神经网络与简单的全连接神经网络的比较深度学习网络与更常见的单一隐藏层神经网络的区别在于深度，深度学习网络中，每一个节点层在前一层输出的基础上学习识别一组特定的特征。随着神经网络深度增加，节点所能识别的特征也就越来越复杂。全连接神经网络的缺点参数太多，在cifar-10的数据集中，只有32323，就会有这么多权重，如果说更大的图片，比如2002003就需要120000多个，这完全是浪费没有
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2023-11-06 22:18:40
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全连接神经网络的问题：全连接层的参数太多。（一张图片的大小为32323，假设第一层隐藏层的节点数为500个，那么一个全连接层的神经网络将有32 * 32 * 3 * 500 + 500=150多万个参数）参数增多导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合问题。卷积神经网络的组成：输入层：一张图片的像素矩阵卷积层： 卷积层试图将神经网络中的每一小块更加深入地分析从而得到抽象程度更高的特征。 一般来说，通过
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2023-12-15 18:21:24
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