参数声明V：词向量个数D：词向量维度C：分类个数Co：卷积核个数Ks：卷积核不同大小的列表，代码中为[3,4,5]函数定义定义计算CNN第i层神经元个数和第i+1层神经元个数的函数：def calculate_fan_in_and_fan_out（tensor）1 def calculate_fan_in_and_fan_out(tensor):
2 dimension
什么是图像识别 •
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻 •
图像识别技术的定义为利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的目标和对象的技术 •
图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策 举个栗子： 好看不？卧
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2024-08-08 17:11:38
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一.浅谈CNN和RNN 1.CNN结构 1）卷积(提取特征)：对图像元素的矩阵变换，是提取图像特征的方法，多种卷积核可以提取多种特征。一个卷积核覆盖的原始图像的范围（权值共享）。一次卷积运算(哪怕是多个卷积核)提取的特征往往是局部的，难以提取出比较全局的特征，因此需要在一层卷积基础上继续做卷积计算，这也就是多层卷积。 2）池化(降维，提取主要特征)：降维的方法，按照卷积计算得出的特征向量维度大的惊
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2023-11-26 16:22:29
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问题传统机器学习通过特征工程提取特征，作为Input参数进行输入，从而拟合一个相对合适的w参数，而CNN利用卷积层感知局部特征，然后更高层次对局部进行综合操作，从而得到全局信息，池化层层提取主要特征，从而自动提取特征。方法1、池化层的理解pooling池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。另外一点值得注意：pooling也可以提供一些旋转不变性。池化层可对
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2024-04-24 12:53:53
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本文主要内容简略介绍卷积神经网络（CNN, Convolutional Neural Network）处理文本信息的过程使用CNN进行文本分类任务，并对代码进行注释本文代码【https://github.com/540117253/Chinese-Text-Classification 】一、CNN概述 图1 CNN文本编码器
将评论的每个单词映射为维向量，然后将给定的评论文本转化为长度固
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2023-12-07 22:32:43
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CharCNN之前看了TextCNN，也就是基于词级别的CNN，卷积的时候是对多个词向量（window size）进行卷积。Character-level Convolutional Networks for TextClassification 这篇文章从一个新的视角来看待文本数据，那就是字符（character），本文通过实现字符级别的卷积神经网络来做文本分类任务，与传统文本分类方法和深度神经
在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型。 本文提出的模型在一系列文本分类任务（如情感分析）中实现了良好的分类性能，并已成为新的文本分类架构的标准基准。本文假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识。 如果没有，建议先阅读Understanding Convolutional Neural Networks for NLP 以获得必要的背景。1. 数
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2024-08-08 21:59:22
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1.概念CNN -> 深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等。2.卷积操作1.滑动卷积核(一个小矩阵、滤波器)对输入图像进行特征提取
2.滑动在图像上，对每个位置的像素进行加权求和 -> 新的输出矩阵(特征图)\[y[i] = (w * x)[i] = sum(j=0 to k-1) w[j] * x[i+j]
\]3.通过不同的卷积可以提取不同的特征，比如边缘、角点
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2024-03-25 12:16:48
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最近看到知乎发现在讲解理论知识比有些博客容易理解很多，这里记一篇卷积神经网络理论知识原来CNN是这样提取图像特征的。。。对于即将到来的人工智能时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的领域，会不会感觉马上就out了？作为机器学习的一个分支，深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力，那么问题来了，我们究竟要计算机学习什么东西？答案当然是图像特征了。将一张
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2024-04-07 22:04:30
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使用预训练网络提取图像特征，并用于分类。
上一节中，我们采用了一个自定义的网络结构，从头开始训练猫狗大战分类器，最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率。但是，想要将深度学习应用于小型图像数据集，通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练（training from scratch），因为训练代价高，且很难避免过拟合问题。相对的，通常会采用一种更
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2023-10-16 13:20:39
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传统的图像特征提取（特征工程）主要是基于各种先验模型，通过提取图像关键点、生成描述子特征数据、进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检测与识别。卷积神经网络通过计算机自动提取特征（表示工程）实现图像特征的提取与抽象，通过MLP实现数据的回归与分类。二者提取的特征数据都具不变性特征。迁移不变形尺度不变性辐照度/亮度不变性CNN为什么能提取到图像特征？关键点在于CNN有两种
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2024-03-19 13:47:44
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感觉这应该是最早的一篇把CNN用于处理文本的论文，网络模型十分简单。模型直接在Word Vector(300 dim)上使用不同的kernel（3,4,5）对句子进行一维卷积，之后对于不同kernel产生的不同长度结果进行MaxPooing使其长度都为1，最后将这些Feature输入全连接层+Softmax完成分类任务。实验实验表明使用CBOW预训练的模型表现更出色，并且实验时发现使用两个不同的W
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2024-03-20 16:50:49
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卷积神经网络在情感分析中取得了很好的成果，相比于之前浅层的机器学习方法如NB、SVM效果更好，特别实在数据集较大的情况下，并且CNN不用我们手动去提取特征，原浅层ML是需要进行文本特征提取、文本特征表示、归一化、最后进行文本分类，文本特征提取主要可以分为四步：（1）：对全部训练文档进行分词，由这些词作为向量的维数来表示文本;（2）：统计每一类文档中所有出现的词语及其频率，然后过滤，剔除停用词和单字
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2023-08-30 15:27:05
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Deep Visualization:可视化并理解CNN caffe版本卷积神经网络CNN:Tensorflow实现(以及对卷积特征的可视化)本文主要是实现了一个简单的卷积神经网络,并对卷积过程中的提取特征进行了可视化. 卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据特征的提取不用额外进行,在对网络的训
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2024-08-08 11:07:58
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R-CNN系列链接: 目标检测各类方法主要的创新点参考连接：1、R-CNN选择性搜索候选框----正负样本提取（IOU筛选即nms）------抠图CNN提取特征----SVM分类（极大值抑制进一步筛选）-----边框回归（将筛选出来的进行调整）候选区域提出阶段（Proposal）：采用selective-search方法，从一幅图像生成1K~2K个候选区域； 特征提取：对每个候选区域，使用CNN
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2024-07-08 16:18:35
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前言 本篇文章主要介绍了CNN网络中卷积层的计算过程，欲详细了解CNN的其它信息可以参考：技术向：一文读懂卷积神经网络。局部连接性和权值共享性。因为对一副图像中的某个像素p来说，一般离像素p越近的像素对其影响也就越大（局部连接性）；另外，根据自然图像的统计特性，某个区域的权值也可以用于另一个区域(权值共享性)。这里的权值共享说白了就是卷积核共享，对于一个卷积核将其与给定的图像做卷积就可以提取一种图
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2024-07-31 17:49:44
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前言实现步骤1.导入所需的库和模块：2.设置随机种子：3.定义模型超参数：4.加载数据集：5.对文本进行填充和截断：6.构建模型：7.编译模型：8.训练模型：9.评估模型：完整代码 CNN（卷积神经网络）在文本分类任务中具有良好的特征提取能力、位置不变性、参数共享和处理大规模数据的优势，能够有效地学习文本的局部和全局特征，提高模型性能和泛化能力，所以本文将以CNN实现文本分类。 CNN对文本分
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2023-12-09 17:20:46
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Text-CNNText-CNN 文本分类TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由 Yoon Kim 在 “Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 一文 (见参考[1]) 中提出. 是2014年的算法.  
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2024-08-08 11:32:09
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一、什么是卷积？（Convolutional）卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片 上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核 内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后(可不加），最后得到输出图片中的一个像素值。在原始的输入上进行特征的提取。特征提取简言之就是，在原始输入上一个小区域一个小区域进行特征的提取。二、卷积的作用：图像卷积操作的目的
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2024-03-27 14:56:52
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引言与一些定义CNN的微观结构CNN的宏观结构启发式的设计模式设计前要考虑的微观结构相关的宏观结构相关的总结 引言与一些定义对看过的一些关于CNN（卷积神经网络）的论文的一个总结，看的论文不多所以内容可能没多少，以后有新的内容会不断加上去，有不正确之处或不同看法之处欢迎指出。 为了方便下面说明，先定义一些名词：层：像卷积层,全连接层，批归一化层等等就叫做CNN的 层模块：由一种或多种层的若干数
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2024-10-11 14:32:28
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