卷积神经网络UNET学习视频传送门（B站入口）nn.Sequential一个有序的容器，神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行，同时以神经网络模块为元素的有序字典也可以作为传入参数。Sequential传送门Batchnorm首先，此部分也即是讲为什么深度网络会需要 b a t c h n o r m batchnorm batchnorm，我们都知道，深度学习的话尤其是在C
0 引言随着深度学习领域中各类算法的迅速发展，卷积神经网络（CNN）被广泛应用在了分类任务上，输出的结果是整个图像的类标签。在生物医学领域，医生需要对病人的病灶区域进行病理分析，这时需要一种更先进的网络模型，即能通过少量的图片训练集，就能实现对像素点类别的预测，并且可以对像素点进行着色绘图，形成更复杂、严谨的判断。于是U-Net网络被设计了出来。1 U-Net概念及原理U-Net网络结构最早由Ro
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2023-10-23 09:22:57
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作者：Sanyam Bhutani编译：ronghuaiyang 导读 这篇文章是对Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks中分享的思想的概述和我自己的一点思考。关于这个系列：这篇文章标志着这一系列文章的开始，这篇文章是对Bag of Tricks for Image Classifica
目录一、CNN & FCNCNNFCN1 . FCN上采样理论讲解2. FCN具体实现过程二、卷积卷积分类padding & stride 多通道 一、CNN & FCNCNN卷积神经网络 ： 卷积层conv、池化层pool、全连接层fc 交叉堆叠而成的前馈神经网络。三个结构： 局部连接、权重共享、
解题思路CNN概念：传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层的层数按需决定。而卷积神经网络CNN，在传统的多层神经网络基础上，全连接层前面加入了部分连接的卷积层、激活层和池化层操作，使得实际应用场景中能够构建更加深层、功能更强大的网络。CNN优点：CNN主要用于识别位移、缩放及其它扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以能够避免显示的特征抽取，
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2023-10-08 11:42:59
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卷积神经网络（CNNs）是人工神经网络的一种，最早在1989年，Yann LeCun等在研究神经网络时，受到Hubel和Wiesel等生物学家对动物模型的研究启发，首次提出了卷积神经网络结构，能够较好的模拟视觉皮层中的细胞之间的信息传递。卷积神经网络的提出在小数据小尺寸图像的研究上刷新了当时的研究成果。但在较长的时间一直没有较好
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2023-10-28 12:30:34
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1. 什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？卷积神经网络（ConvNets 或者 CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号，从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。在图1中，卷积神经网络可以识别场景，也可以提供相关的标签，比如“桥梁”、“火车”和“网球”；而下图展示了卷积神经网络可以用来识别日常物体、人和动物。最近，卷
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2023-10-13 00:21:43
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1 简介近年来,自动驾驶研究,智慧交通建设突飞猛进,车辆检测技术成为业界的研究热点.由于深度卷积神经网络具有一定的旋转与平移不变性等特点,在车辆检测任务中得到广泛应用,其中,YOLOv3(You Only Look Once version 3)算法是目前主要的检测算法之一.2 部分代码clear
clc
% load('yolov2_bdd100k_8val.mat','detector')
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2022-09-10 16:33:00
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目录引入1. 卷积神经网络概述2. 卷积神经网络结构概述2.1 输入层2.2 卷积层2.3 池化层2.4 全连接层2.5 全连接层和卷积层互转换3. 卷积神经网络的特点4. 卷积神经网络总结 引入 全连接神经网络处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合问题。所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目——卷积神经网络。1.
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2023-10-26 15:42:32
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卷积神经网络1、卷积层（1）卷积操作：（2）卷积运算（3）多层网络卷积核的channel问题（4）常见疑问2、激活函数3、池化层（1）池化过程 对于图像检测、分类和识别等计算机视觉任务，卷积神经网络表现优异。卷积神经网络是由用于特征提取的卷积层和用于特征处理的池化层交叠组成的多层神经网络。1、卷积层卷积层主要目的就是完成图像的特征提取，其过程主要依靠于卷积核与输入图像进行的卷积运算。（1）卷积操
一 介绍
反卷积，可以理解为卷积操作的逆运算。这里千万不要当成反卷积操作可以复原卷积操作的输入值，反卷积并没有那个功能，它仅仅是将卷积变换过程中的步骤反向变换一次而已，通过将卷积核转置，与卷积后的结果再做一遍卷积，所以它还有个名字叫转置卷积。
虽然它不能还原出原来卷积的样子，但是在作用上具有类似的效果，可以将带有小部分缺失的信息最大化恢复，也可以用来恢复被卷积生成后的原始
1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积？ 简单来说，卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程：&nbs
1、定义：什么是LSTM？首先，我们知道最基础的神经网络是【全连接神经网络】，keras里为，dense层。Dense就是常用的全连接层，所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation是逐元素计算的激活函数，kernel是本层的权值矩阵，bias为偏置向量，只有当use_bias=True才会添加。然后是
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2023-09-11 12:50:44
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2、卷积神经网络的层级结构： • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer2.1 数据输入层该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预处理，其中包括： • 去均值：把输入数据各个维度都中心化
原创
2023-05-18 10:05:16
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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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常见优化器介绍Batch Gradient Descent（BGD）★ 梯度更新规则:BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度。★ 缺点：由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且不能投入新数据实时更新模型。Batch gradient descent 对于凸函数可以收敛到全局极小值，对于非凸函数
