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
183阅读
当当当当！！！终于到正题了！！！1. CNN（convolutional neural network, CNN）：同样通过组装层实现，不过新出现了卷积层（convolution层）和池化层（pooling层）2. 为什么要用卷积层（convolution）：全连接层缺点：数据的形状被“忽视”，如：输入数据是图像时，其高、长、通道方向上的3维数据需要拉平至1维数据。而3维形状中含有重要的空间信息，
5种经典卷积网络将要介绍的5种卷积网络如下：一：LetNet LetNet由Yann LeCun于1998年提出，是卷积网络的开篇之作。通过共享卷积核减少了网络的参数。在统计卷积神经网络层数时，一般只统计卷积计算层和全连接计算层，其余操作可以认为是卷积计算层的附属。 LeNet一共有5层网络，使用如下模型配置。模型概述输入为32x32x3的特征图，使用2层卷积网络，3层全连接。第一层卷积网络卷积核
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）用于图像识别，在CNN 中有卷积层（Convolution层）、池化层（Pooling层）和全连接层（fully-connected）, 随着网络深度的加深，高度和宽度会逐渐减小，信道的数量逐渐增加。常见的卷积神经网络有两种： （1）Input -> 卷积层 -> 池化层 -> 卷积层 ->
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）
卷积神经网络CNN图解本文参考人工神经网络ANN神经网络是一门重要的机器学习技术。它是深度学习的基础。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期望能够实现人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。 前言让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层（也叫隐藏层）。输入层有3个输入
转载
2023-08-14 09:52:01
254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
332阅读
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
转载
2023-08-18 20:40:14
293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
292阅读
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
转载
2023-08-12 21:20:43
215阅读
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。
转载
2023-07-31 16:58:42
713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
440阅读
图深度学习(Graph Deep Learning) 多年来一直在加速发展。许多现实生活问题使GDL成为万能：在社交媒体、药物发现、芯片植入、预测、生物信息学等方面都显示出了很大的前景。本文将流行的图神经网络及其数学细微差别的进行详细的梳理和解释，图深度学习背后的思想是学习具有节点和边的图的结构和空间特征，这些节点和边表示实体及其交互。在我们进入图神经网络之前，让我们先来探索一下计算机科学中的
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
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
文章目录1. 为什么要使用卷积神经网络？2. 卷积2.1 数学上的卷积2.2 深度学习的卷积3. 卷积的构成4. 卷积的特征5. 卷积的计算(1) 一维卷积计算(2) 二维卷积计算(黑白图片)(2) 三维卷积计算(彩色图片)6. 卷积的优势7. 卷积神经网络7.1 卷积层7.2 池化层7.3 全连接层8. 前向传播9. 反向传播9.1 池化层的反向传播算法9.2 卷积层的反向传播10. 典型的卷
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
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（
从“卷积神经网络（Convolution Neural Network, CNN）”这几个字眼中不难看出，首先，其为神经网络；其次，该网络中包含卷积操作。在CNN中，通常将卷积操作的某一层定义为卷积层，网络中主要以“层”来命名。 &n
卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
转载
2023-09-15 15:36:43
326阅读
