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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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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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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卷积层（convolutional layer）1.卷积核（convolutional kernel）卷积层的功能是对输入数据进行特征提取，其内部包含多个卷积核，组成卷积核的每个元素都对应一个权重系数和一个偏差量（bias vector），类似于一个前馈神经网络的神经元（neuron）。卷积层内每个神经元都与前一层中位置接近的区域的多个神经元相连，区域的大小取决于卷积核的大小，在文献中被称为“感受
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2023-08-21 11:15:28
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卷积神经网络——卷积操作在上一篇《卷积神经网络简介》里我们介绍了卷积神经网络包含四个主要的操作，其中最重要的就是本文要讲述的“卷积”操作。对于CNN，卷积操作的主要目的是从输入图像中提取特征。卷积通过使用输入数据的小方块学习图像特征来保留像素之间的空间关系。 图 1
卷积操作就是卷积核（过滤器 / Filter）在原始图片中进行滑动得到特征图（Feature Map）的
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2023-08-16 16:42:47
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卷积神经网络简介卷积网络 (convolutional network)(LeCun, 1989)，也叫做卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN)，是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积神经网络主要包括：输入层(Input layer)、卷积层(convolution layer)、激活层（activation layer)、
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2023-09-21 06:09:33
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一、卷积网络基本介绍1.1 CNN的组成部分卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)，是一类深度神经网络，最常用于分析视觉图像。一个卷积神经网络通常包括输入输出层和多个隐藏层，隐藏层通常包括卷积层和RELU层（即激活函数）、池化层、全连接层和归一化层等。 1.输入层 CNN的输入一般是二维向量，可以有高度，比如，RGB图像。 2.卷积层 卷积层是CNN的核心，
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2023-10-23 09:54:33
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1. 什么是卷积神经网络卷积神经网络常用于图像的识别和分类 2. 卷积神经网络的主要层次有哪些？输入层，卷积层，激活层，池化层，全连接层，批量正则化层 3. 常见的数据预处理的三种方式？去均值：各个维度数据中心化到0归一化：各个维度的数据归一到同一个范围pca/白化：pca去掉性强的特征；白化在pca的基础上进行归一化。 4. 什么是卷积层？一组固定的权重和滑动窗口中
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2023-10-20 19:35:18
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一、基本卷积神经网络1.AlexNet 网络结构如图所示。该网络在ImageNet上表现出色，AlexNet包含5个卷积层，有些层后面跟了max-pooling层，3个全连接层，为了减少过拟合，在全连接层使用了dropout。AlexNet使用了很多经典的神经网络方法，这些方法对以后的深度学习影响巨大。1.1Relu函数当时主流的的神经元激活函数是tanh()函数，该函数在输入值大的饱和
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2024-02-13 21:38:59
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卷积神经网络由哪几部分组成？卷积神经网络在视觉上具有较大的应用，卷积神经网络分为卷积层、池化层和全连接层。什么是卷积核，卷积核的作用是什么？其中卷积核是一种数字矩阵，不同的卷积核用来提取特征，不同的卷积核可以提取不同的特征，位于不同深度的卷积核提取的也不同。正是因为卷积核再图像内滑动提取特征的性质，一整张图像使用一个卷积核，使得卷积神经网络具有参数共享的特性，也就减少了计算量。什么是卷积层？不同卷
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2023-10-09 09:11:42
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在生物意义上的神经元中，只有前面的树突传递的信号的加权和值大于某一个特定的阈值的时候，后面的神经元才会被激活。简单的说激活函数的意义在于判定每个神经元的输出 。放在人脸识别卷积神经网络中来思考，卷积层的激活函数的意义在于这一块区域的特征强度如果没有达到一定的标准，就输出0，表明这种特征提取方式(卷积核w)不能在该块区域提取到特征，或者说这块区域的这种特征很弱。由于输出0时，激活函数梯度几乎都为0，
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2023-09-21 14:31:19
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目录（一）输入层（Input Layer）（二）卷积层（Convolution Layer）（三）激活层（Activation Layer）（四）池化层（Pooling Layer）（五）全连接层（Full Connected Layer）（六）输出层（Output Layer）Definitions：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN)是一类包含卷积
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2023-10-10 22:39:22
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神经卷积网络CNN的组成一般包括：数据输入层（Input layer），卷积计算层（Convolutional layer）、激励层（如 ReLu layer）、池化层（Pooling layer）、全连接层（Full-connected layer）。1、数据输入层为使下一步的车牌识别作好准备，本文对原始图形作了预处理。在图像预处理中，对现有的图像进行改进，或对一些重要的图像进行增强，从而获得较
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2023-11-02 08:13:03
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1. 卷积层的作用卷积层的作用是提取输入图片中的信息，这些信息被称为图像特征，这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现，比如图片的纹理特征，颜色特征。比如下面这张图片，蓝色框框住的地方就是脸部特征，这些特征其实是由一个个像素所组成的。再者这是一张彩色图片，它包含R、G、B三个通道，这里就不多赘述RGB颜色空间了，即红色、绿色、蓝色三个通道叠加而成，每个通道其实也相当于一张单通道的图
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2024-02-04 06:36:20
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《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》2015，Google，Inception V2Inception V2学习了VGGNet，用两个33的卷积代替55的大卷积（用以降低参数并减轻过拟合），还提出了著名的Batch Normalization（简称
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2023-12-12 22:44:23
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卷积层作用：1、局部连接：卷积神经网络有两种神器可以降低参数数目，第一种神器叫做局部感知野。一般认为人对外界的认知是从局部到全局的，而图像的空间联系也是局部的像素联系较为紧密，而距离较远的像素相关性则较弱。因而，每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。网络部分连通的思想，也是受启发于生物学里面的视觉系统结构。视觉皮层的神经
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2023-12-25 11:42:20
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卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成。1、卷积层1.1作用用来进行特征提取输入图像是32323，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个553的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28281的特征图，上图是用了两个filter得到了两个特征图；1.2 计算过程输入图像和filte
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2023-09-21 13:50:57
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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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在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连，即它的神经元间的连接是非全连接的，且同一层中某些神经元之间的连接的权重 w 和偏移 b 是共享的（即相同的），这样大量地减少了需要训练参数的数量。 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积
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2023-11-09 10:08:07
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