写在前面：根据b站博主霹雳吧啦Wz 学习CNN，作为个人的学习记录。目录论文：模型架构：模型参数：模型搭建：1、列表2、定义特征提取网络结构3、定义分类网络结构4、正向传播5、调用的方法应用：训练：预测：写在最后：论文：2014年提出的VGG，使用很小的卷积核，加深了网络架构，表明将深度推至16-19个权重层，可以实现有效改进。另外，论文表示，一个7*7的卷积核可以使用三个3*3的卷积核
目录1. GoogleNet1.1 Inception模块1.1.1 1x1卷积1.2 辅助分类器结构1.3 GoogleNet网络结构图 1. GoogleNetGoogleNet，也被称为Inception-v1，是由Google团队在2014年提出的一种深度卷积神经网络架构，专门用于图像分类和特征提取任务。它在ILSVRC（ImageNet Large Scale Vis
3.1 学习目标学习CNN基础和原理使用Pytorch框架构建CNN模型，并完成训练3.2 CNN介绍卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。 CNN每一层由众多的卷积核组成，每个卷积核对输入的像素进行卷积操作
最近学习CNN，搭建CNN模型时看网上鱼龙混杂的博客走了不少歪路，决定自己来总结一下。 注意本教程未必对所有版本有效，请根据需要的版本适当调整。文章中配置的环境是Python 3.8.12 ，TensorFlow 2.3.0，Keras 2.4.3，构建自己的模型时TensorFlow是升级到了2.6.0。与文章中截图的中显示的版本可能略有不同，那是因为从我以前的笔记中截取的，请以文字为准搭建环境
前言 本文主要介绍2012-2015年的经典CNN结构，从AlexNet，ZFNet，OverFeat到VGG，GoogleNetv1-v4，ResNetv1-v2。AlexNet贡献：ILSVRC2012冠军，展现出了深度CNN在图像任务上的惊人表现，掀起CNN研究的热潮，是如今深度学习和AI迅猛发展的重要原因。ImageNet比赛为一直研究神经网络的Hinton提供了施展平台，AlexNet
上一篇文章介绍了CNN的基础知识以及它的优势，今天这篇文章主要来看一看一些著名的卷积神经网络的结构特点，以便我们对CNN有更加直观地认识。一、LeNet-5论文：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf这个可以说是CNN的开山之作，由Yann LeCun在1998年提出，可以实现对手写数字、字母的识别。结构如下：
AlexNet网络在2012年内的ImageNet比赛中脱颖而出，性能大幅超越传统基于SVM等算法。其作者是多伦多大学的Alex Krizhevsky，因此网络命名为AlexNet网络。当然站在现在看AlexNet网络，它的很多trick也被运用广泛，但毕竟在当年还没有框架的年代能达到一定的效果，也是非常的不容易。【网络结构】 图1 AlexNet网络结构图
上图分为上下两个部分，每个部分
AlexNet 网络结构：VGG ： conv3x3、conv5x5、conv7x7、conv9x9和conv11x11，在224x224x3的RGB图上（设置pad=1，stride=4，output_channel=96）做卷积，卷积层的参数规模和得到的feature map的大小如下：卷积神经网络基本计算原理http://m.elecfans.com/article/691826.html大
导言：上一篇介绍了经典模型中的结构演变，介绍了设计原理，作用，效果等。在本文，将对轻量化模型进行总结分析。轻量化模型主要围绕减少计算量，减少参数，降低实际运行时间，简化底层实现方式等这几个方面，提出了深度可分离卷积，分组卷积，可调超参数降低空间分辨率和减少通道数，新的激活函数等方法，并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析，提出了一些结构设计原则，并根据这些原则来设计重新设计原结构。注：除了以上
云栖君导读：现有的Caffe、TensorFlow等工具箱已经很好地实现CNN模型，但这些工具箱需要的硬件资源比较多，不利于初学者实践和理解。因此，本文教大家如何仅使用NumPy来构建卷积神经网络（Convolutional Neural Network , CNN）模型，具体实现了卷积层、ReLU激活函数层以及最大池化层（max pooling），代码简单，讲解详细。目前网络上存在很多编译好的机
之前被问到了CNN类基础模型的一些特性，比如1X1卷积，还有经典卷积网络发展及为什么采用此结构，结果被问住了。学习过程中其实没有做过更深层次的思考，比如为什么会选择这种架构，可不可以采用其他结构来替换，只是会用一些经典模型。到最后别人问几个为什么就不知道了。基础还是要加强呀。现在先参考别人的专栏还有论文总结一下。LeNet-5最早的卷积网络结构，引入了卷积结构提取图像特征，同时包含池化，激活函数和
## 如何使用Python绘制CNN模型结构图并转化为PDF
### 概述
本文将介绍如何使用Python绘制CNN（Convolutional Neural Network）模型的结构图，并将其转化为PDF格式。绘制CNN模型结构图可以帮助我们更好地理解和可视化网络的架构。我们将使用Python中的`pydot`库来创建CNN模型结构图，并使用`graphviz`库将其转化为PDF格式。
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原创
2023-07-30 03:32:45
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1. AlexNet架构 第一次看论文中给出的架构图，或多或少都会很懵逼，因为整个网络是由上下两个部分组成的，与我们平时所见的神经网络架构不同。 最左边的是输入图片，中间 5 层是经过卷积层处理后得到的 feature map，最右边 3 层是全连接层的输出。给上图加上神经网络各层后，可得到下面的图片。 作者是将 AlexNet 分为了两部分，如上图所示，上面的部分由 训练，下面的部分由 训练
3.2 CNN介绍卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。CNN每一层由众多的卷积核组成，每个卷积核对输入的像素进行卷积操作，得到下一次的输入。随着网络层的增加卷积核会逐渐扩大感受野，并缩减图像的尺寸。CNN是
图的可视化是分析和理解图数据的一种重要手段。TuGraph 内置了TuGraph Browser，为大多数用户提供了一个简单易用的图可视化界面。由于 TuGraph Browser 不支持自定义界面，因此一些有自定义界面需求的用户只能选择自行搭建新的前端界面。11月22日，蚂蚁集团将开源 GraphInsight（下文简称GI），该工具解决了快速搭建自定义图分析界面的问题。作为例子，我们使用 GI
模型自动化生成定义内涵模型自动化生成是对指定的经过数据预处理后的数据文件，按照预设的一定参数，自动 训练出一系列机器学习模型。通过多个模型的对比，保存效果和性能较为优秀的模型，或者 按照一定的集成学习策略，如 Stacking、Bagging 等，将多个简单模型进行集成，形成效果 更优的模型。技术背景目前有很多开源的 AutoML 项目已经实现了模型的自动化生成，如 H2O、Autogluon 等
目录1 EXCEL里的表，从空间上来看都是二维的2 EXCEL表里的一维表，二维表概念（仅是EXCEL的概念！）2.0 属性的两种描述方式2.1 什么是一维表？2.2 什么是二维表？2.3 所谓一维表和二维表的互相转换3 例子3.1 例子13.2 例子21 EXCEL里的表，从空间上来看都是二维的从空间的占用形式来看，EXCEL本身就是一个平面软件，EXCEL里的所有表格，即使只有1行，
2012年，Imagenet比赛冠军的model——Alexnet，它证明了CNN在复杂模型下的有效性，然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果，推动了有监督DL的发展。模型结构见下图： 图中卷积部分都是画成上下两块，意思是说把这一层计算出来的feature map分
Pooling
为了解决convolved之后输出维度太大的问题
在convolved的特征基础上采用的不是相交的区域处理
http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/
这里有一个cnn较好的介绍
Poolin
cnn发展史这是imageNet比赛的历史成绩可以看到准确率越来越高，网络越来越深。加深网络比加宽网络有效的多，这已是公认的结论。 cnn结构演化图 AlexNet诞生于2012年，因为当时用了两个GPU（硬件设备差），所以结构图是2组并行网络结构总共8层，5个卷积层，3个全连接层，最后输出1000个分类 分层结构图简单解释如下：conv1：输入为224x
