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%函数名称：cnntrain（）
%输入参数：net，神经网络；x，训练数据矩阵；y，训练数据的标签矩阵；opts，神经网络的相关训练参数
%输出参数：net，训练完成的卷积神经网络
%算法流程：1）将样本打乱，随机选择进行训练；
%
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2024-01-25 20:21:10
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卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）:至少在网络中的一层使用卷积运算来代替一般矩阵运算的神经网络。结构类似人类或动物的视觉系统的人工神经网络，通常包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully-connected Layer）。1、卷积运算 上面两种分别是
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2023-10-09 13:51:56
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看了前面2篇关于卷积神经网络的博客，应该对卷积神经网络有了大概的了解吧！如下，我将介绍我个人所学的东西。首先CNN的整体网络结构为： 在了解卷积神经网络前，首先要理解卷积是如何进行计算的： 一．比如次博客的：关于对convn讲解的就很好，其中conv2就是convn为2维时的卷积。语法格式：（u,v）;计算矩阵u，v的卷积，w的尺寸为size（u）+size（v）-
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2023-10-13 06:42:21
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参考书目：陈允杰.TensorFlow与Keras——Python深度学习应用实战.北京:中国水利水电出版社,2021本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法。卷积神经网络卷积神经网络其实是做互相关运算，和概率论里面的卷积公式不是一个东西。理论就不过多介绍了，记住卷积神经网络是用于图像处理的，并且接受的输入不再是机器学习或者多层感知机里面的二维输入
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2023-10-09 13:52:28
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卷积网络是近年来非常流行的网络结构，常用于处理图像（2维卷积）和自然语言（1维卷积
原创
2022-09-16 13:49:20
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对TCN时空卷积网络进行简单的python实现,用于理解TCN网络运行机制并以备后查，运行环境为python3.8.6 ，创建项目目录如下： 1.其中test.csv和train.csv分别为测试和训练数据，为随机创建的回归数据，columns =[ a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,y] 其中y是标签列； 2.run.py为执行脚本,实现训练-输出模型-测试-输出测试结果
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2023-10-08 07:46:42
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最近在恶补深度学习相关的基础，在学习卷积神经网络的时候，为了加深对卷积的理解，同时知道其在各个流行框架的底层具体实现过程，查阅了一些资料，下面写出自己的总结和理解！0 目录：CNN中卷积的计算规则卷积在caffe框架下的具体实现（重点理解！！！）1. CNN中卷积的计算规则1.1假设输入图像大小为HxW，卷积核大小：k x k 边界填充: P, 步长: S输出图像H: (H-k+2*
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2024-10-11 14:18:29
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CNN（Convolutional Neural Network） （1）CNN的概念 CNN，常被称作卷积神经网络，经常被用于图像处理。 CNN最关键的两个步骤是：卷积与池化。以下是它的过程图： CNN之所以能够进行卷积，有两点理由：1.图像的模式会远远的小于整张图片；2.图像中相同的模式会出现在不同的位置。 CNN之所以能够进行池化，主要是因为图像中有很多冗余点，即使我们对它进行s
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2023-10-20 18:59:06
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目录一：卷积神经网络二：局部感受野三：卷积层四：池化层五：激活层六：全连接层七：卷积神经网络算法过程一：卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习(deep learning)的代表算法之一；卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类；卷积神经网络发展迅速，并
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2023-11-14 10:48:25
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卷积神经网络主要是处理一些有关图像处理的问题，众所周知，现在照片的图像表示是通过像素点完成的，一张图片是可能有由
个像素点组成的，每个像素点上又有代表了该像素点特征的信息，如RGB下分别有R值G值和B值（分别代表red，green和black）。
简单起见，我们可以把图像看成二维的具有长宽两个维度二维向量的输入。 互相关（crosscorrelation） 先来说说互相关，
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2023-11-27 00:17:21
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一、基础结构CNN和之 前介绍的神经网络一样，可以像乐高积木一样通过组装层来构建。不过， CNN中新出现了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。此外，各层中传递的数据是有形状的数据（比如，3维数据） 靠近输出的层中使用了之前 的“ Affine - ReLU”组合。此外，最后的输出层中使用了之前的“Affine - Softmax”组合。这些都是一般的CN
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2023-10-10 11:29:03
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一种层次模型，属于“端对端”的学习方式，和以往在解决图像类问题的分治法不一样，分治法是将其分解为预处理、特征提取与选择、分类器设计等若干步骤。分治法的动机是将图像识别的母问题分解为简单、可控且清晰的若干小的子问题。不过分步解决子问题时，尽管可在子问题上得到最优解，但子问题上的最优并不意味着得到全局的最后解！但是“端对端”的的
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2024-09-27 14:37:02
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目录1 概述2 一般结构（1）输入层（2）卷积层（3）激励层sigmoidtanhReLu（4）池化层（5）全连接层（6）输出层（7）中间层3 CNN应用4 常见神经网络主要对网上的一些神经网络信息进行总结整理。
1 概述
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，它的神经元间的连接是非全连接的，且同一
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2023-08-10 18:15:00
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详解卷积神经网络(CNN)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。概揽卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）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
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2023-10-13 16:10:02
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conv1_weights是[5,5,1,32] conv2_weights是[5,5,32,64]
原创
2022-07-19 12:21:34
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CNN卷积神经网络原理详解（中）卷积神经网络与全连接神经网络的比较卷积运算的数学解释卷积计算的工作模式 卷积神经网络与全连接神经网络的比较 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。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling
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2023-10-08 07:48:22
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1.卷积神经网络是神经网络的一种，可以很好的处理图像数据。卷积神经网络的思想是通过卷积核(滤波器)，过滤不感兴趣的信息，提取数据的特征，也就是我们感兴趣的数据。卷积核一般是3*3或者5*5的矩阵，图像的像素矩阵和卷积核进行内积，得到原始图像的基本特征。CNN的主要流程有：卷积(卷积本质是一种线性运算，所以此步骤需要激活函数进行非线性化)、padding、池化、反卷积。一般没有设置移动步长的时候，默
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2023-10-08 07:50:57
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CNNCNN简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）。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，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC。初识卷积首先，我们去学习卷积层的模型原理，在学习卷积层的模型原理前，我们需要了解什么是卷积，以及CNN中的卷积是什么样子的。大家学习数学时都有学过卷积的知识，微积分中卷积的表
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2023-10-12 13:39:33
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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，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC。 1. 卷积 1.1 单通道、一个卷积核的例子卷积操作的作用是为了进行特征的提取，下图以 5*5 矩阵 A (一副图像的像素值)，使用一个3*3的卷积核 (矩阵B) 在该 5*5 的图像上做卷积。卷积过程：对矩阵A从左上角开始先取一个和卷积核矩阵B相同shape的子矩阵和
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2023-10-08 07:47:59
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阅读完上一篇介绍卷积神经网络基础知识之后，相信对于卷积神经网络有了一个初步认识，这一节将如何来实现卷积层，在这之前先来熟悉下输入数据（输入特征）是怎么进行卷积运算的，看图更直观。图中使用方块来表示，因为实际应用中，输入特征通常都不会是二维数据，比如图片结构（通道,高度,长度），那卷积运算就是输入特征和滤
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2023-10-08 07:45:15
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