一、基本概念全连接神经网络：每相邻两个线性层之间的神经元都是全连接的神经网络。卷积神经网络：保留数据原有特征情况下，对数据进行降维处理的网络模型。 经典的卷积神经网络有 1.LeNet 2.AlexNet 3.VGG Net4.GoogleNet 5.ResNet 6.MobileNet二、卷积神经网络的基本组成部分卷积层：用于特征提取池化层：降维、防止过拟合全连接层：输出结果三、卷积层介绍假设I
转载
2024-01-25 21:57:10
57阅读
简介 如何把CNN与GAN结合？DCGAN是这方面最好的尝试之一，DCGAN的原理和GAN是一样的，这里就不在赘述。它只是把经典GAN中的G和D换成了两个卷积神经网络（CNN）。但是，并不是直接替换就可以了， DCGAN 对卷积神经网络的结构做了一些改变，以提高样本的质量和收敛的速度。具体有哪些改变，将在本文中看到。 原论文地址：https://arxiv.org/pdf/1511.06434.p
转载
2023-10-10 11:36:36
51阅读
什么是GAN生成对抗网络（GAN）是一种由生成网络和判别网络组成的深度神经网络架构。通过在生成和判别之间的多次循环，两个网络相互对抗，继而两者性能逐步提升。生成网络生成网络（Generator Network）借助现有的数据来生成新数据，比如使用从随机产生的一组数字向量（称为潜在空间 latent space）中生成数据（图像、音频等）。所以在构建的时候你首先要明确生成目标，然后将生成结果交给判别
转载
2023-09-15 14:27:07
297阅读
GAN1.什么是GAN？GAN（Generative adversarial nets）,中文是生成对抗网络，他是一种生成式模型，也是一种无监督学习模型。其最大的特点是为深度网络提供了一种对抗训练的方式，此方式有助于解决一些普通训练方式不容易解决的问题。GAN的原理GAN的基本原理其实非常简单，GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，这里以生成图片为例进行说明。
转载
2023-11-20 07:11:35
16阅读
前言：卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）是通过模拟人脑视觉系统，采取卷积层和池化层依次交替的模型结构，卷积层使原始信号得到增强，提高信噪比，池化层利用图像局部相关性原理，对图像进行邻域间采样，在减少数据量的同时提取有用信息，同时参数减少和权值共享使得系统训练时间长的问题得到改善。目前主流的典型卷积神经网络(CNN)，比如VGG, G
转载
2023-10-13 00:06:58
103阅读
PyTorch入门实战教程笔记（十九）：卷积神经网络CNN 1什么是卷积1. 卷积神经网络基本概念 对于神经网络有几层，第一层为输入层，是不计算在内的，下图有3个隐藏层1个输出层，所以是4层的神经网络。每一层包含输入它的参数和它的输出。对于MiNIST数据集，2828 输入为784，参数一共390k，1.6M存储。 但是虽然1.6M存储，在当时储存计算也是非常困难的，计算机学家就利用模仿人眼的一个
转载
2023-10-08 00:34:09
128阅读
卷积神经网络和深度神经网络的区别与联系DNN是指深度神经网络，它是一个很广的概念，某种意义上CNN、RNN、GAN等都属于其范畴之内。DNN与CNN（[卷积神经网络）的区别是DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。其中最初的神经网络的所有隐含层都是全连接的，这也就导致其计算量巨大！！！一度无法加深网络，并且在网络加深之后训练起来更容易进入局部最优解，很难优化！神经网络的发展
转载
2023-07-17 22:10:26
112阅读
背景： 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理
转载
2023-07-21 17:45:39
182阅读
本文是对网络上几篇文章的总结，主要是方便自己后期翻看不至于太过混乱，如有侵权，请留言~1、卷积神经网络简介：1.1、卷积神经网络共分为几个层次，基本的卷积神经网络是由以下部分组成的，更为复杂的卷积神经网络是这些层次的组合：1） 数据输入层（Input layer）2） 卷积计算层（CONV layer）3） ReLU激励层（ReLU layer）4）
转载
2023-12-11 13:50:19
207阅读
1、理论讲解，清晰易懂：一文看懂「生成对抗网络 - GAN」基本原理+10种典型算法+13种应用 (easyai.tech)2、代码实现集合：GitHub - eriklindernoren/Keras-GAN: Keras implementations of Generative Adversarial Networks.3、这里简单说以下 GNN的通俗理解基于两个对手之间相互博弈，
转载
2023-10-27 19:07:07
76阅读
# GAN神经网络也是用卷积么？
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是一种深度学习模型，由一个生成器和一个判别器组成，通过对抗训练的方式生成逼真的样本。在GAN中，生成器负责生成假样本，判别器则负责判断输入样本是真实的还是生成的。但是，有人可能会好奇，GAN神经网络中是否也使用了卷积操作呢？
## GAN中的卷积操作
答案是肯定的，GAN神
原创
2024-03-31 03:34:27
70阅读
DCGAN DCGAN全称为Deep convolutional generative adversarial networks,即将深度学习中的卷积神经网络应用到了对抗神经网络中。 生成器，可以看做图片分类的逆过程，图片生成器输入随机向量，输出一个图片。随机向量不含像素级的位置信息。 而最初卷积网络，引入感受野，捕捉邻近区域的特征，越靠近输入端的信息，包含位置信息越明显，随着层层深入，感受野涵盖
转载
2024-01-06 08:29:15
56阅读
文章目录前言1.LeNet-52.AlexNet3. Inception 网络4.ResNet总结 前言随着深度学习在最近几年的迅猛发展，涌现了大量且经典的卷积神经网络，现在通常利用这些网络作为目标检测、图像分割等任务的骨干网络，用于提取特征。本节将介绍几种广泛使用的典型深层卷积神经网络。1.LeNet-5LeNet由Le Cun在1998年提出。它因其历史重要性而闻名，因为它是第一。个CNN，
转载
2023-08-10 13:23:47
362阅读
一.GAN网络的简述。我感觉GAN网络（生成式对抗网络）可以理解为造假，在造假的过程中不断的更新数据使物品的相似度逐渐增加，从similar变为same。在这个过程中我们需要两部分，生成模型（Generative Model）可以将一个输入噪音生成和真实数据差不多的数据；判别模型（Discriminative Model）能够判断出真实数据（真钱）和类真实数据。GAN网络的目标是使得生成的数据和真
转载
2023-09-02 21:55:42
16阅读
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。
转载
2023-07-10 16:09:28
1435阅读
LeNetAlexNetVGGNetInceptionNetResNet小结 本文使用六步法分别实现LeNet（1998）、AlexNet（2012）、VGGNet（2014）、InceptionNet（2014）、ResNet（2015） 除了卷积网络的“开篇之作”LeNet 以外，AlexNet、VGGNet、InceptionNet 以及 ResNet 这四种经典网络全部是在当年的 Ima
转载
2023-09-30 07:44:07
139阅读
前言深度学习在计算机视觉（computer version）领域非常成功，举个简单的例子——让计算机分辨图片的上的动物是猫还是狗是非常难以实现的事情，但是借助于 卷积神经网络（CNN） 这是非常容易实现的事情。卷积神经网络是本章介绍的重点，在这篇博文中我将结合一些简单的例子说明什么是卷积神经网络，以及简单介绍几个框架模型并用已经预训练的模型来解决一个简单分类问题。最后探索一下最新的深度可分离卷积（
转载
2023-11-27 09:44:15
164阅读
对于图片的识别来说，全连接网络无疑节点数太多了，对于一个28*28的图片，输入节点数就达到784个，更别说一个更大的图片。所以为了实现计算的简化以及性能的优化处理这就提出了卷积神经网络。卷积神经网络卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：1.输入层(input)：用于数据的输入 2.卷积层(convolution)：使用卷积核进行特征提取和特征映射 3.激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要
转载
2023-09-05 14:20:05
227阅读
全卷积神经网络通常用来实现图像分割的功能，下面以U-net为例来说明其是如何实现的：上采样：上采样又称之为编码阶段，可以看到整个网络结构并不复杂，这里以二维图像为例，输入图像的维度是572*572，先进行两次3*3*64的卷积，由于未补0，所以每卷积一次，得到的每个feature map的长宽均会减2，紧接着对其进行2*2的池化处理，feature map大小减半，变为284*284*64，接下来
转载
2023-10-12 13:29:33
119阅读
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
转载
2023-08-10 17:29:39
390阅读
