一、核概念：卷积的定义是两个变量在某个范围内相乘后求和是结果。对应图中就是让核与输入两个平面平行对应，每个对应点进行相乘后求和，得到的值作为输出。 核概念早在计算机视觉中得以应用，通过设定不同的核大小及权值可以实现对图片的处理，如图片锐化，图片模糊化，图片边缘化等等。 深度学习中的核概念不同与计算机视觉中不同的一点为：在计算机视觉中用于处理图片的不同核大小可能是通过经验得来的。而深度学习中核的权值
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2023-07-12 20:51:09
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门控循环单元（GRU）循环神经网络中的梯度计算方法。当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关
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2023-05-22 15:08:31
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文章目录一、前言二、降维/升维增加非线性跨通道信息交互三、 应用实例四、卷积计算为什么卷积核都是奇数呢？ 一、前言卷积核（convolutional kernel）：可以看作对某个局部的加权求和；它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸（一般是奇数x奇数）。卷积核的个
一、卷积神经网络的基本概念卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层（池化层）构成的特征抽取器。由此可知，普通的网络只有分类之类的作用，像我们的svn等。
在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征图(featureMap)，每个特征图由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征图的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络
神经网络
Contents [hide]1 概述2 神经网络模型3 中英文对照4 中文译者概述以监督学习为例，假设我们有训练样本集 ，那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型 ，它具有参数 ，可以以此参数来拟合我们的数据。 为了描述神经网络，我
这篇教程发布仅天时间，就在Hacker News论坛上收获了574赞。程序员们纷纷夸赞这篇文章的代码写得很好，变量名很规范，让人一目了然。下面就让我们一起从零开始学习神经网络吧。实现方法搭建基本模块——神经元在说神经网络之前，我们讨论一下神经元（Neurons），它是神经网络的基本单元。神经元先获得输入，然后执行某些数学运算后，再产生一个输出。比如一个2输入神经元的例子： &
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2021-04-16 18:01:00
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(A,B)---n*m*k---(1,0)(0,1)依然用神经网络的核裂变模型解释神经网络的二分类过程。作一个二分类网络来分类A和B。将A，B理解成是两个粒子，训练集就是他们的波函数。现在让粒子A,B相撞变成C，因此C将如何分裂？ 比如A和B是两个碳核如果A和B无法被分成两类，也就是网路的分类准确率是50%，50%，则显然C将以镁核的形式稳定存在如果A和B可以被分成两类比如则
1、二维卷积层卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。1.1二维互相关运算虽在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组通过互相关运算输出一个二维数组。图中：输入是一个高和宽均为3的二维数组。我们将该数组的形状记为\(3 \times 3\)或（3，3）。核数组的高和宽分别为2。该
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2023-07-24 15:21:04
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卷积神经网络（CNN）基础知识 文章目录卷积神经网络（CNN）基础知识1.前言2.卷积层3.池化层4.全连接层5.经典的卷积神经网络 1.前言 如果说深度神经网络模型中的“明星”是谁？那么非卷积神经网络莫属。 下面给大家简单介绍一下CNN的基础知识。其中CNN基础主要涉及卷积层、池化层、全连接层在卷积神经网络扮演的角色、实现的具体的功能和工作原理。2.卷积层 1.主要作用：对输入的数据进行
一、简介 卷积核就是图像处理时，给定输入图像，输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷积核。二、卷积核概述 卷积核其实在图像处理中并不是新事物，Sobel 算子等一系列滤波算子，一直都在被用于边缘检测等工作中，只是以前被称为 Filter。做图像处理的同学应该有印象。 卷积核具有的一个属性就是局部性。即它只关注局部特征，局部的程度取决
Discovering Physical Concepts with Neural Networks摘要（Abstract）Ⅰ 引言（INTRODUCTION）Ⅱ 先前的工作（Previous work）Ⅲ 物理推理过程建模（Modeling the physical reasoning process）Ⅳ 网络结构（Network structure）Ⅴ 表示所需的属性（Desired pro
神经网络是一种很特别的解决问题的方法。本书将用最简单易懂的方式与读者一起从最简单开始，一步一步深入了解神经网络的基础算法。本书将尽量避开让人望而生畏的名词和数学概念，通过构造可以运行的Java程序来实践相关算法。
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2023-05-30 07:48:34
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人工智能（AI） 、机器学习（ML）、深度学习（DL）、神经网络（CNN）这些术语通常可以互换使用，但有它们之间都有什么区别？如何区分它们？AI技术正越来越深入我们的日常生活，为了跟上消费者期望的步伐，企业也越来越依赖AI算法来让事情变得更容易。这些技术通常与人工智能、机器学习、深度学习和神经网络相关联，虽然它们都发挥着作用，但这些术语往往互换使用，导致大众对它们之间的细微差别产生一些混淆。 今天
本文将从三个方面来介绍：1. CNN网络结构的改善优化； 2. CNN网络训练中更快的计算方法； 3. CNN在各个领域的最新应用；1. CNN网络结构的改善优化之Conv层； CNN典型的网络结构和单元包括：卷积层、池化层、激活函数、损失函数以及正则化和最优化。卷积层的细化：这里介绍两个最新的进展，分别是NIN和Inception moduel。NINNIN的motivation是将传统的线性
第一次接触核函数这个概念，是在看SVM的时候，当时看到核函数的作用是将数据从一个特征空间，映射到另一个特征空间的时候，感觉很抽象。后来，看了一个经典的内积平方可以看成是将二维数据，映射到三维数据的例子，感觉好像明白了一些，但是依然不明白，对于大量的数据，计算内积有什么用。后来看了南大周志华的机器学习一书，才发现，原来除了映射这个最基本的原因之外，很重要的一点是，我们在映射
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2023-05-22 14:20:09
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文章目录5.2 卷积神经网络的基础算子5.2.1 卷积算子5.2.1.1 多通道卷积5.2.1.2 多通道卷积层算子5.2.1.3 卷积算子的参数量和计算量5.2.2 汇聚层算子选做题：使用pytorch实现Convolution Demo总结参考 5.2 卷积神经网络的基础算子卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构，如图5.8 所示，由M个卷积层和b个汇聚层组合作用在输入图片上，在
一、结构概述神经元的三维排列。卷积神经网络机构基于一个假设——输入数据是图像。所以这种特有属性，使得前向传播函数实现起来更高效，并且大幅度降低了网络中参数的数量。在神经网络中：输入是一个向量，然后每个隐层由若干的神经元组成，每个神经元都与前一层中的所有神经元连接。常规的神经网络对于大尺寸图像效果不尽人意，因为在全连接下， 权重和偏差参数会变得很多，导致网络过拟合等问题。与常规神经网络不同，卷积神经
图嵌入综述图分析任务的分类：（a)节点分类（b)链接预测（c)聚类（d)可视化 真实的图（网络）往往是高维、难以处理的，嵌入的思想是在向量空间中保持连接的节点彼此靠近图嵌入的目的是发现高维图的低维向量表示图嵌入的方法（1）基于因子分解的方法； （2）基于随机游走的方法； （3）基于深度学习的方法。预备知识一阶近似：边缘近似的权值也称为节点vi和vj之间的一阶近似值，因为他们是两个节点之间第一也是最
一、数据概述使用手写数字的MNIST数据集如上图所示，该数据集包含60,000个用于训练的样本和10,000个用于测试的样本，图像是固定大小(28x28像素)，其灰度值为0到255。二、激活函数介绍：sigmoid激活函数它的导函数为： softmax激活函数： 如果模型输出为非互斥类别，且可以同时选择多个类别，则采用Sigmoid函数计算该网络的原始输出值。 如果
## 神经网络卷积核的参数
### 引言
神经网络是一种常用的机器学习模型，用于解决各种问题，如图像分类、语音识别和自然语言处理等。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种特殊类型的神经网络，其在处理图像相关任务时表现出色。卷积核是CNN的核心组件之一，它决定了网络的特征提取能力和性能。本文将详细介绍神经网络卷积核的参数及其影响。
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原创
2023-09-04 20:34:36
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