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。与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数，普通神经网络里的一些计算技巧到这里依旧适用。卷积神经网络通常包含以
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2023-07-28 23:19:21
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一个卷积神经网络主要由以下5种结构组成：1.输入层。输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。比如在图6-7中，最左侧的三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的色彩通道（channel）。比如黑白图片的深度为1，而在RGB色彩模式下，图像的深度为3。从输入层开始，卷积神经网络通过不同的神经网络结构下将上一层的三维矩阵转化为下一层的
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2023-07-25 17:10:05
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一. 什么是卷积神经网络？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。 -----wikipedia 卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利
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2023-07-21 18:02:03
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最近几天一直在学习卷积神经网络原理，感觉还是挺难理解的，本篇博文结合网上的资料和手头上的深度学习的书籍，对卷积神经网络（CNN）的基本结构和核心思想做了一下整理。望与各位道友交流学习，不足之处还望批评指正。卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的， 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连
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2023-12-25 13:15:27
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一、各层的意义 输入层：将每个像素代表一个特征点输入到网络中 卷积层：卷积运算的主要目的是使原信号特征增强，并降低噪音 降采样层：降低网络训练参数及模型的过拟合程度 全连接层：对生成的特征进行加权 二、全连接层与卷积层的参数比较 局部连接即每个卷积的输出只是与卷积核大小的部分有联系，而全连接层的每个
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2021-07-31 14:59:00
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深度学习之卷积神经网络 文章目录深度学习之卷积神经网络卷积神经网络模型结构图一、卷积层卷积核映射到卷积层的过程：局部连接和权值共享二、池化层三、Softmax层四、超参padding:补充边界，在边界补一圈0或1.Stride 步幅 卷积神经网络模型结构图输入层（Input layer) 卷积层（convolution layer) 池化层（pooling layer) 输出层（全连接层+Soft
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2023-08-14 20:11:47
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1. 什么是卷积神经网络
卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络，卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，其三个关键的操作，其一是局部感受野，其二是权值共享，其三是pooling层，有效的减少了网络的参数个数，缓解了模型的过拟合问题。1.1 网络结构
卷积神经网络整体架构：**卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络，隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的
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2023-08-21 11:16:12
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卷积神经网络其实和普通的神经网络的区别在于它的输入不再是一维的向量了，而是一个三维的向量，为什么是三维的呢？这是因为图片有三个通道R,G,B。那么输出是什么呢？输出可以认为是一维的向量，比如说那图片分类举例，分为K类的话，输出就是K维的向量。 卷积神经网络的基本结构如下： 如上图所示，第一层为输入，第二层为卷积层，卷积层就是用来做上一节所说的卷积操作那件事。第三层为非线性变换层，和普通的神
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2023-08-11 13:46:16
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卷积神经网络( 1、基本结构组成介绍2、各层结构及原理介绍2.1、卷积层2.2、池化层2.3、全连接层3、训练 这一部分用来记录自己比较随意的学习经历及学习的主要心得，偶尔想到或者遇到什么，想搞懂就踏上了征程。 1、基本结构组成介绍(1)卷积神经网络非各层中的神经元是三维排列的:高度、宽度和深度，其中在卷积神经网络中的深度指的是激活数据体的第三个维度，而不是整个网络的深度。 整个网络的深度指的
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2023-08-11 21:01:47
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卷积神经网络卷积神经网路是一种以图像识别为中心的多个领域都得到广泛应用的深度学习方法。本章将介绍卷积神经网络的结构，以及每层的训练方法。此外，还会介绍训练时需要设定的参数种类，以及不同参数设定方法所引起的性能差异。1.1 卷积神经网络的结构卷积神经网络基于人类视皮层中感受野的结构得到的模型，由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。通过增加卷积层和池化层，还可以得到更深层次的网络，其后的全连
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2023-07-17 15:27:21
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LSTM（Long-Short Term Memory,
LSTM
）是一种时间递归神经网络，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测
时间序列
中间隔和延迟非常长的重要事件。
根据深度学习三大牛的介绍，LSTM网络已被证明比传统的RNNs更加有效。本文由UCSD研究机器学习理论和应用的博士生Zachary Chase Lipton撰写，用浅显的
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2023-10-29 09:02:44
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Inception层中，有多个卷积层结构（Conv）和Pooling结构（MaxPooling），它们利用padding原理，经过这些结构的最终结果shape不变。一、Inception的基础概念Inception模块在GoogLeNet中首次提出并采用，其基本结构如下图所示，带有1X1卷积核的Inception层，就构成了Inception网络的基本单元，整个inception结构就是由多个这样
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2023-06-21 20:26:29
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《Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation》ECCV2016，密歇根大学的研究团队，Hourglass。 后续的很多人体姿态估计方法都借鉴了hourglass网络结构，并进行了改进，可以说hourglass的网络结构算是受到了业界的认可。简介：本文使用全卷积神经网络，对给定的单张RGB图像，输出人体关键点的精确像素位置，使用多尺度特征
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2023-08-24 16:59:01
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PART 1针对conv层、全连接层、pooling层，另外稍带介绍了CNN中的激活函数
原创
2023-08-01 14:57:52
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呐，作者从今年刚开始学习机器学习，深度学习这方面……写个博客希望在一起学习的朋友们可以相互交流指正……博客内容浅显，也可能存在错误，如果有bug希望大神们能批评指正。话不多说，下面开始放干货！1、神经网络的大体架构上面是一张关于vgg19的结构图，以此，为例，神经网络大致可以包括（不正经的傻瓜总结，跟书上不太一样）：输入层，卷积层，池化层，激活函数，优化器，分类器，学习速率，损失函数。可能和书上的
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2024-04-15 13:32:06
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卷积神经网络的发展历史神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层、隐藏层、 输出层。而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层 (pooling layer，又叫下采样层)。 卷积层：通过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：通过特征后稀疏参数来减少学习的参数，降低 网络的复杂度，（最大池化和平均池化）卷积网络API介绍卷积层： tf.nn.c
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2023-08-09 23:27:22
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一、卷积神经网络和传统多层神经网络区别 1.传统多层神经网络区别：没有理论指出多少层（层数没有作用） 2.卷积网络：更加有效的特征学习部分，加深网络得以有效 3.深度学习：卷积神经网络、循环神经网络，新的结构以及一些新的方法（比如新的激活函数Relu等） 卷积神经网络主要应用于图像识别，还可以图像目标检测，常用模型如下： Yolo：GoogleNet+ bounding boxes SSD：VGG
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2023-10-12 13:21:47
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一、 LeNet-5 最早的用于实际使用的卷积神经网络，被用在了邮政编码的手写数字识别上，这个神经网络奠定了后续发展的卷积神经网络的结构，也就是卷积层-池化层-全连接层这样一个结构。 P5:卷积神经网络中出现的演示模型就是这个网络结构的可视化。 在当初那个算力和数据量都不太大的时代，这个模型采取了一些现在看来没必要的操作。比如为了节省计算量，不是每个通道都参与下一个卷积计算，而是每个通道跳出一部分
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2023-09-26 16:21:08
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我主要看邱锡鹏的神经网络与深度学习来学习的(花书到时候会去看看)用全连接前馈网络来处理图像，会存在一下问题：参数太多局部不变性特性(这块能用数据进行增强)而卷积神经网络是一种具有局部连接，权重共享等特性的深层前馈神经网络。一个典型的卷积神经网络是由卷积层，汇聚层，全连接层交叉堆叠而成。卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享，汇聚 卷积层它的作用是提取一个局部区域的特征，不同的
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2023-10-11 07:00:06
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卷积神经网络BP算法卷积神经网络卷积层激活函数池化层全连接层工作过程。首先进行卷积运算然后进行一次采样后续就是重复进行卷积和采样。最后进行一次全链接：将输出的张量展开成一个一维的向量，方便后续的计算。卷积过程代码实现完整代码作业 BP算法在介绍卷积神经网络之前，我们了解一下传统神经网络的问题，神经网络隐层在进行传递的时候会遇到一个计算问题，因为每个隐层都会有自己的参数值，当隐层增加的时候，参数值
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2023-06-20 10:13:31
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