卷积神经网络（CNN）之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解转载自： 由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。1. 二维卷积图中的输入的数据维度为14×14，过滤器大小为5×5，二者做卷积，输出的数据维度为10×10（14−5+1=10）。如果你对卷积维度的计算不清楚，可以参考我之前的博客吴恩达深度学习
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2023-10-13 21:38:15
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Graph Convolutional Networks 图卷积神经网络理论来源：Kipf & Welling (ICLR 2
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2023-12-04 19:51:54
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# 如何使用Visio绘制神经网络
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Visio软件来绘制神经网络。无论你是一个刚入行的开发者还是一个经验丰富的开发者，你都会从本教程中学到如何使用Visio的绘图工具来可视化神经网络的结构。
## 整体流程
下面是实现“神经网络绘制visio”的整体步骤的表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1| 安装Visio
原创
2023-12-25 08:22:16
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m_conv_1_1 卷积部分m_conv_1_1~m_conv_1_18内容都是相同的，计算也是一样的，只是卷积核的值不同。基本思想是利用移位寄存器实现pipeline模式计算乘加运算。 具体来说，先从rom中取出图片，大小为96x96.串行送入864个shift寄存器，这里取卷积核大小为9x9,所以864就是9行的所有像素点数目。 然后，从shift寄存器输入乘法寄存器，使用9x9
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2024-01-12 14:10:42
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1.卷积神经网络模型常见组成形式构建神经网络完成手写数字识别，这个网络模型受经典网络模型LeNet—5启发，许多参数选择和LeNet—5相似。卷积层输入32*32*3矩阵，过滤器参数如图，有6个过滤器，加上偏差，再应用非线性函数 ，输出Conv1 28*28*6；池化层采用maxpool ，f=2，s=2，相当于这层H、W维度减少一半 ，输出Pool1 14*14*6。conv1+pool1作为L
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2023-10-13 00:01:38
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络”。在正式介绍之前，默认已经了解了神经网络的相关知识。下面我们演示一下怎么对一个图像做卷积：首先，我们要搞清楚一张照片是如何输入到神经
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2023-10-12 13:20:01
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1、卷积计算卷积运算实现垂直边缘检测过滤器检测不同方向的边缘Padding 输入图片维度信息是[6,6]，卷积核尺寸[3,3]，padding=1，步长stride=1，经过卷积运算之后输出图片维度信息也是[(6+2x1-3+1),(6+2x1-3+1)]，这样也就保持维度信息的一致性，不致于特征信息丢失。 计算公式：n = (n-f+2p)/s+1 ，n是指输入/输出维度信息，f是卷积核或过滤器
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2023-08-21 17:59:55
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卷积神经网络为什么要用卷积神经网络-卷积神经网络的作用防止model overfitting在计算机视觉中，input vector往往维度很高，将其直接应用于neural network很有可能会造成overfitting，以下图为例： 在“cat recognition”中，cat image为64643的vector，将其转换到一维空间，则其维度为12288，如此高维的input直接输入ne
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2024-02-19 11:06:42
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控制caffe模型的训练过程一、实验介绍1.1 实验内容上次实验，我们已经构建好了卷积神经网络，我们的模型已经蓄势待发，准备接受训练了。为了控制训练进程，记录训练过程中的各种数据，caffe还需要定义另一个solver.prototxt文件，这次实验我们就来完成它，并开始激动人心的训练过程。1.2 实验知识点可变的学习速率正则化1.3 实验环境caffe 1.0.0二、实验步骤2.1 指定网络定
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2024-02-05 20:04:23
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更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破， 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试，这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的，在本文中，提出了一个可视化分析系统，CNNVis，帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。关键词
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2024-02-19 11:11:16
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卷积操作是深度学习网络的基石，说到神经网络模型设计就免不了提起卷积。要想解释清楚卷积的原理，卷积操作的示意图就必不可少，那么如何能够快速绘制卷积示意图呢？1. 卷积示意图分析下图是百度飞桨讲解卷积定义的一个示例，输入图片、输出图片还有卷积核都用网格进行表示 讲述卷积操作时，卷积核网格里填入了数字，用来表示卷积核权重。输入图片网格中也写上了数字，用来表示图片特征值。 卷积的过程就是：将卷积核大小的窗
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2023-10-12 13:20:37
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1、SSD网络结构SSD采用VGG16的基础网络结构，使用前面的前5层，然后利用astrous算法将fc6和fc7层转换成两个卷积层，并且对conv4_3输出做正则化处理。再额外增加3个卷积层，和一个average pool层。不同层次的feature map分别用于default box的偏移以及不同类别得分预测，最后通过NMS得到最终的检测结果。不同卷积层的feature map大小变化比较大
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2024-01-11 11:36:08
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需求实验室任务要求绘制一幅效果如下图所示的Venn图。环境由于本人一直没有找到体验特别好的绘图工具，所以仍然使用Visio，具体版本为Visio 2016 Professional.问题Visio官网文档中关于如何绘制Venn图的教程 在Visio文档中，给出了绘制Visio图的两种方案，第一种在不进行二次加工的情况下样式太死，第二种我其实并没有尝试——也许它确实管用，但是十几步的步骤让我感觉我应
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2023-12-13 03:36:48
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一、简介卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN），属于人工神经网络的一种，被应用于图像识别、语音识别等各种场合。我们知道，神经网络的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络的特点就在于隐藏层分为卷积层和池化层。卷积层，通过一块卷积核在原始图像上平移来提取特征，每一个特征就是一个特征映射；池化层，通过汇聚特征后稀疏参数来减少要学习的参数，降低网络的复
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2023-10-10 11:35:42
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卷积神经网络CNN总结从神经网络到卷积神经网络（CNN） 我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？ 其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层/ Input layer
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2023-09-27 13:20:13
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卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
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2023-07-10 16:09:28
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AI领域是一个非常交叉的领域，涉及很多技术：数学、软体、硬件和，尤其还有硬件环节，不过一切来源或输入的入口一般有三个：一个是图像识别和处理是其中一个非常重要的环节，一个是自然语言处理，还有一个就是借口输入。一、这是一个python卷积神经网络的代码（开源）：https://github.com/yangshun2005/CNN_sentence 二、下面是一些基本公式，以备忘：写CNN的
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2023-08-10 17:29:39
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卷积学习网络1.卷积神经网络简介一般的前馈神经网络权重参数矩阵过大，过拟合风险很高，并且在做图像处理时需要将图像展开为向量，这会丢失一些空间信息，于是在此基础上开发出卷积神经网络作为优化。卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，与普通前馈神经网络不一样的是，卷积神经网络的输入层为图像数据（32x32x3矩阵）而不是将图像数据展开为向量计算，隐含层不再仅仅是神经层简单的线性非线性
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2023-08-18 20:40:14
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卷积运算与相关运算在计算机视觉领域，卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵，比如\(3\times3\)、\(5\times5\)等，数字图像是相对较大尺寸的2维（多维）矩阵（张量），图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示（图片来自链接），其中\(F\)为滤波器，\(X\)为图像，\(O\)为结果。相关是将滤波器在图像上滑动，对应位置相乘求和；卷积则先将滤波器旋转180度（行列均对称翻转），然后使用旋
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2023-08-12 21:20:43
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ConvNets
卷积神经网络的结构基于一个假设，即输入数据是图像，基于该假设，我们就向结构中添加了一些特有的性质。这些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。
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2023-07-31 16:58:42
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