1x1的卷积能做什么呢？ 所谓信道压缩，Network in Network是怎么做到的？ 对于如下的二维矩阵，做卷积，相当于直接乘以2，貌似看上去没什么意义。 但是，对于下面这种32通道的数据，如果我用1个1x1x32的卷积核与其做卷积运算，得到的就是1个6x6的矩阵。 在这个过程中，发生了如下的事情： （1）遍历36个单元格（6x6） （2）计算左图中32个信道中截面与卷积核中32个元素的乘积
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2023-08-24 19:51:08
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在TensorFlow学习笔记(8):CNN实现中我们以图像处理为场景对卷积神经网络进行了介绍，包括了卷积操作和pooling操作的实现，其中卷积和pooling都采用了二维的操作，输入数据是四维的，shape = [batch, in_height, in_width, in_channels]，例如图像像素为28 * 28, RGB三色道表示，batch取100，那么shape
定义卷积神经网络代码如下：定义一个神经网络import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 定义网络时一般是集成torch.nn.Module模块
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
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2023-09-20 13:04:54
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暑期实训开发日志2 模型学习及选择一、CNN1 卷积运算2 池化pooling3 ReLUs4 全连接层总结二、全卷积网络FCN1 fcn和cnn 本次实训选择的课题涉及机器学习 深度学习各种网络模型 之前的课程中有简单了解使用过 但理解不深 所以又去深入学习了各种模型 一、CNN卷积神经网络（CNN），这是深度学习算法应用最成功的领域之一，卷积神经网络包括一维卷积神经网络，二维卷积神经网络以
神经网络学习小记录24——卷积神经网络经典模型及其改进点汇总学习前言经典神经网络的改进点经典神经网络的结构汇总1、VGG162、ResNet503、InceptionV34、Xception5、MobileNet 学习前言学了好多好多的网络，它们的重点都是什么呢？经典神经网络的改进点名称改进点VGG161、使用非常多的3*3卷积串联，利用小卷积代替大卷积，该操作使得其拥有更少的参数量，同时会比单
介绍一维卷积神经网络卷积神经网络能够进行卷积运算，从局部输入图块中提取特征，并能够将表示模块化，同时可以高效地利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异，同样也让它对序列处理特别有效。对于某些序列处理问题，这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN，而且计算代价通常要小很多，并且，对于文本分类和时间序列预测等简单任务，小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN，而且速度更快二维卷积是从图
被问到了1*1卷积核的问题，记录关于它的理解。1×1卷积是指多个feature channels之间的线性叠加，只不过这个系数可以看成是1×1的卷积。这种表示的好处是，完全可以回到模型中其他常见N×N的框架下，不用定义新的层。从全连接的角度理解来看，可以将1×1卷积层看成全连接层。虽然卷积核比较小，但是当输入和输出的通道很大时，乘起来也会使得卷积核参数变得很大。在加入1*1卷积核后，可以降低维度。
为什么在 NLP 分类任务中选择 CNN 呢？ 1.CNN神经网络可以像处理图像一样处理文本并“理解”它们 2.主要好处是高效率 3.在许多方面，由于池化层和卷积核大小所造成的限制（虽然可以将卷积核设置得更大），会导致丢弃信息，但这并不意味着它们不是有用的模型。利用 CNN 能够有效地对相对较大的数据集进行检测和预测情感 4.即使依赖 Word2vec 词嵌入，CNN 也可以在不映射整个语言的条件
文章目录前言一维卷积Conv1d二维卷积Conv2d三维卷积Conv3d卷积中的特征图大小计算方式总结 前言一般来说，一维卷积用于文本数据，二维卷积用于图像数据，对宽度和高度都进行卷积，三维卷积用于视频及3D图像处理领域（检测动作及人物行为），对立方体的三个面进行卷积 。二维卷积的用处范围最广，在计算机视觉中广泛应用。一维卷积Conv1d一维卷积最简单，实质是对一个词向量做卷积，如下所示：图中的
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2023-07-28 23:39:00
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目录1、卷积神经网络 2、基本操作 4、pooling层BP 5、im2col 6、code1、卷积神经网络 卷积神经网络(convolutional neural network)是利用模型特性来处理掉输入的波动而获得不变性特征，由LeCun提出，目前广泛的应用于图像数据。2、基本操作 卷积操作主要是f(x)g(x)在重合区域的积分。一维卷积 如下图所示，是一维卷积。类似于点积，y=x∗w
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）卷积神经网络 1.计算机视觉
1.例子1：给出一张64x64图片，让计算机去分辨这是一只猫
2.例子2：目标检测。比如在一个无人驾驶项目中，不一定非得识别出图片中的物体是车辆，但只需要计算出其他车辆的位置，以确保能够避开他们，
所以在目标检测项目中，首先需要计算出图中有哪些物体，比如汽车还有图中的其他东西，再将它们模拟成一个个盒子，
或者
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2023-09-11 13:15:54
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背景：我是用于对于信号的处理，想用pytorch这个API，网上资源参差不齐，而且都是按照自然语言处理（nlp）知识来讲的,不过也有讲的很明白的，这里简单说一下为了方便可视化。一维卷积：并不是指的像信号那样的一维卷积，而是一个X*K的矩阵，K就是你的卷积核的大小，X直接就是你的数据高度了。下面这张图，这张图都在讲解其实有点误导人，不细看是容易理解偏的，因为原作者把最后两个维度换位置了。我们只看最左
本篇是神经网络体系搭建的第三篇，解决体系搭建的卷积神经网络相关问题.卷积神经网络（CNN）CNN是什么卷积神经网络是一种空间上共享参数的神经网络。为什么会有CNN像素间具有临近性，图片中相邻像素在一起时有特殊意义的，但是普通非卷积网络中忽略了这一点，把输入图片的每个像素与下一层的神经元相连，没有利用好这些信息，于是有了卷积神经网络。CNN基本思想是什么比如图片识别。卷积神经网络模仿人识别图片（狗）
学习卷积神经网络资料 https://www.bilibili.com/video/BV1AJ411Q72b?from=search&seid=2878038664318579685大白话讲解卷积神经网络工作原理https://www.bilibili.com/video/BV1sb411P7pQ卷积基本操作 ：对图像做平滑，如下图，其结果中的每个值都来源于原对应位置和其周边6个元素与一个
文章目录一、卷积核（convolutional kernel）：1.1 介绍1.2 设计中的问题二、池化（pooling）：没有完全整理的blog整理完的blog 一、卷积核（convolutional kernel）：1.1 介绍目标： 实现对应于输入的局部感知实现方式： 对输入的某个局部块进行加权求和理由： 感受野的提出（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
卷积神经网络为什么要用卷积神经网络？1.可以处理空间结构丰富的数据（二维如图片，一维音频、文本和时间序列分析），关注数据的上下文信息（像素之间的相关性） 2.卷积神经网络需要的参数少于全连接架构的网络，而且卷积也很容易用GPU并行计算 6.1. 从全连接层到卷积6.11不变性平移不变性（translation invariance）：不管检测对象出现在图像
1、cnn卷积神经网络的概念卷积神经网络（CNN），这是深度学习算法应用最成功的领域之一，卷积神经网络包括一维卷积神经网络，二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络主要用于序列类的数据处理，二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别，三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。2、卷积神经网络结构卷积神经网络通常包含以下几层：卷积层：卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成
卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用的网络架构，在智能语音中也不例外，比如语音识别。语音中是按帧来处理的，每一帧处理完就得到了相对应的特征向量，常用的特征向量有MFCC等，通常处理完一帧得到的是一个39维的MFCC特征向量。假设一段语音有N帧，处理完这段语音后得到的是一个39行N列（行表示特征维度，列表示帧数）的矩阵，这个矩阵是一个平面，是CNN的输入。应用在图像问题上的CNN通常是二维卷积（因
计算机视觉是深度学习应用的比较成功的一个领域。卷积神经网络这种神经网络结构在计算机视觉很多方面的做得非常出色，比如图片分类、目标检测和图片风格转换。1. 卷积 上图比较清晰的反映出图片中的一个区域与一个卷积核进行卷积操作后得到的结果，我们将区域对应位置的值与卷积核对应位置的值进行相乘，最后将所有相乘后的结果累加，得到最终的结果。那么卷积操作有什么意义呢？在吴恩达的deeplearnin
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2023-09-15 23:27:56
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卷积神经网络基本概述1 CNN1.1概述卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet)受生物学上感受野机制启发提出，被广泛应用于深度学习、计算机视觉领域。 密集连接模型(Dense)从输入特征空间中学到的是全局模式；而CNN针对局部模式，图像可以被分解为纹理、边缘等信息处理。和Dense相比，CNN的参数更少，测试精度略高，错误率大大降低。 因为视
