毕业设计的时间来了，想整点厉害的东西，最近机器学习的一些操作把我惊艳到了，我决定开发一个表情识别系统
首先是框架的决定，我最开始在网上搜都是tensorflow，后来才发现pytorch是现在的主流，但是没办法，选了就得认真学这是官方的对于tensorflow的说法TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示
卷积神经网络卷积卷积函数池化池化函数实现卷积神经网络的简例（Cifar-10数据集分类） 相对于全连接神经网络而言，卷积神经网络相对进步的地方是卷积层结构和池化层结构的引入。卷积核类似于全连接神经网络中的权重系数。 卷积卷积的重要特性：稀疏连接：通过将卷积核大小限制为远小于输入的大小来达到，与全连接神经网络相比降低了参数数量。卷积运算的稀疏连接借鉴了感受野的概念，因为图像的空间联系也是局部的像
从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！注意：本文只针对batch_size=1,padding='SAME'，stride=[1,1,1,1]进行实验和解释，其他如果不
一、自定义权值tf.nn.conv2d基于输入X: [batch_size,高，宽，通道数] 和卷积核W: [卷积核大小，卷积核大小 ，输入通道数，卷积核数量] 进行卷积运算，得到输出 O [batch_size，新的高，新的宽，卷积核数量] import tensorflow as tf
x = tf.random.normal([2,5,5,3]) # 模拟输入，3 通道，
声明：1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样，都是初学者，都是小菜鸟，我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论。2. 我不确定的地方用了“应该”二字首先，通俗说一下，CNN的存在是为了解决两个主要问题：1. 权值太多。这个随便一篇博文都能解释2. 语义理解。全连接网络结构处理每一个像素时，其相邻像素与距离很远的像素无差别对待，并没有考虑图像内容的空间结构。换句话说，打乱图像像素的输入顺序，结果不
图卷积神经网络(GCN)理解与 tensorflow2.0 代码实现图(Graph)，一般用 表示，这里的是图中节点的集合， 为边的集合，节点的个数用表示。在一个图中，有三个比较重要的矩阵：特征矩阵：维度为 邻居矩阵：维度为 度矩阵 ：维度为 ，是一个对角矩阵，即只有对角线上不为零，其他位置元素都是 0 ，表示图中 N 个节点与其他节点相连的边的个数。对于无权图而言，邻接矩阵与度矩阵例子如下图
卷积函数是卷积神经网络（CNN）非常核心和重要的函数，在搭建CNN时经常会用到，因此较为详细和深入的理解卷积函数具有十分重要的意义。 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)：在给定
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2019-11-10 09:24:00
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在 上一篇文章 里，我们以多层感知机（Multilayer Perceptron）为例，总体介绍了 TensorFlow 2.0 的模型构建、训练、评估全流程。本篇文章则以在图像领域常用的卷积神经网络为主题，介绍以下内容：如何使用 tf.keras 构建卷积神经网络模型；如何在自己的项目中快速载入并使用经典的卷积神经网络模型；为深度学习的入门者简介 卷积层 和 池化层 的原理。使用 tf.kera
两种网络层实现的数学细节。
一、前向计算和反向传播数学过程讲解这里讲解的是平均池化层，最大池化层见本文第三小节 二、测试代码数据和上面完全一致，自行打印验证即可。1、前向传播import tensorflow as tf
import numpy as np
# 输入张量为3×3的二维矩阵
M = np.array([
[[1], [
本篇文章参考《Tensorflow实战Google深度学习框架》一书之前接触了简单卷积神经网络，以后我们将利用Tensorflow提供的函数实现几个经典的卷积神经网络。这里我们简单介绍一下AlexNet网络。AlexNet的网络结构如下： 因为AlexNet训练时使用了两块GPU，因此这个结构图中不少组件都被拆成了两部分。现在我们GPU的显存可以放下全部模型数据，因此只考虑一块GPU的情况即可。以
1.神经网络的基本组成部分2.tensorflow实现神经网络的框架搭建3.两个经典的神经网络实例正文：1.神经网络的基本组成部分一个典型的卷积神经网络一般由全连接层、卷积层和池化层组成。全连接层是层与层之间所有神经元节点都两两相互连接，所以重要的参数只有两个，输入节点个数和输出节点个数。卷积层的层与层之间的神经元节点是采用部分连接的方式，采用块状的连接方式（这个块状叫过滤器）,其需要定义的参数有
声明：1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样，都是初学者，都是小菜鸟，我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论。2. 我不确定的地方用了“应该”二字首先，通俗说一下，CNN的存在是为了解决两个主要问题：1. 权值太多。这个随便一篇博文都能解释2. 语义理解。全连接网络结构处理每一个像素时，其相邻像素与距离很远的像素无差别对待，并没有考虑图像内容的空间结构。换句话说，打乱图像像素的输入顺序，结果不
关于 CNN 基础理论可见：卷积神经网络TensorFlow2.0 快速搭建神经网络：tf.keras 下面主要介绍：1.搭建卷积神经网络的主要模块：卷积、批标准化、激活、池化、全连接； 2.经典卷积网络的搭建：LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet、ResNet。1 卷积神经网络主要模块1.1 卷积 (Convolutional)tf.keras
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2023-05-18 12:42:57
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TensorFlow实现卷积、反卷积和空洞卷积 TensorFlow已经实现了卷积（tf.nn
原创
2022-08-24 17:04:47
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1. 卷积概念卷积的过程：如下图所示，用一个3*3的卷积核在5*5的图像上
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2022-11-14 23:06:22
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tf.nn.conv2d(input, #指需要做卷积的输入图像，给定形状为[batch, in_height, in_width, in_channels]的输入张量。具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数]filter, #形状为[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]的滤
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2018-12-17 23:13:00
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Tensorflow 提供了一系列能够进行卷积运算的函数,这里介绍一下 conv2d() 函数 。conv2d() 函数的原型 :# conv2d(input,filter,strides,padd
原创
2023-02-18 00:26:36
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可变形卷积概念出自2017年论文：Deformable Convolutional Networks 顾名思义，可变形卷积的是相对于标准卷积的概念而来。 (a) 一个经典的 卷积，每一个卷积输入的都是绿色的部分。 (b) Deformable Convolution，虽然也是做这九个点的卷积，但是这个卷积具体采在这个像素的位置是可以变化的，所以叫做 deformable。 那么变形的量是通
深度学习-卷积神经网络TensorFlow卷积神经网络卷积和神经网络卷积层TensorFlow中卷积层的实现池化层TensorFlow实现池化层TensorFlow实现简单的卷积神经网络 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构，因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果，这一种技术也被广泛的传
Fashion MNIST的数据集都是灰度图像，并且图像都在正中间 如果让Fashion MNIST训练的神经网络模型去判断一张图片，其中的鞋子并不是在正中间，那么判断的准确率就不是很好了 CNN:卷积神经网络 识别物品的特征 不同的过滤器会产生不同的效果 每次卷积之后还要进行一个max Pooli ...
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2021-10-14 22:03:00
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