目前解决图像分类问题，比较流行的方法是上。这种方法主要有两部分组成：一个是，它是原始图像数据到类别分值的映射。另一个是，它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化（梯度下降）损失函数值sigmod： ReLU激活函数：1.线性分类器定义:每个分类类别的分值是权重和图像的矩阵乘，得到分数数值。损失函数：多类支持
文章目录1. 卷积神经网络1.1 卷积神经网络的基础1.2 卷积神经网络和传统的网络的区别1.3 卷积的作用1.3.1 图像颜色通道1.3.2 卷积的次数1.4 卷积层涉及的参数1.4.1 滑动窗口的步长1.4.2 卷积核的大小1.4.3 边缘填充1.4.4 卷积核的个数1.4.5 卷积参数共享1.5 池化层1.6 整体网络架构1.6.1 经典网络-Alexnet1.6.2 Vgg1.6.3 R
转载
2023-10-10 11:37:21
158阅读
在深度学习的知识宝库中，除了前面文章中介绍的RNN，还有一个重要的分支：卷积神经网络（CNN），其广泛应用于视觉，视频等二维或者多维的图像领域。卷积网络具有深度，可并行等多种特性，这种技术是否可以应用于解单维度的时间序列问题呢？本文介绍一种最近提出的新技术：时间卷积神经网络 (Temporal Convolutional Network，TCN)，由Lea等人于2016年首次提出，起初应用于视频里
转载
2023-10-12 13:32:14
0阅读
1、 再谈 MLP普通的神经网络，如上一节讲的 【深度学习】Keras MNIST手写识别（一）—— 多层感知器模型(MLP)，它接受的输入是一个向量(即在输入层时将图片展平)，然后输入到一系列的隐藏层，每一层的隐藏层都由一组神经元构成，组内每个神经元的输入都会与上一层的所有输出全部连接，就是说每个神经元都是独立运行的，并没有共享任何连接、权值、偏置，直接在最后一层输出层输出分类数。对于 MNIS
该笔记介绍的是《卷积神经网络》系列第三周：目标检测 （2）YOLO算法主要内容有：1.YOLO算法思想2.交并比3.非最大抑制4.Anchor Box5.YOLO算法例子YOLO算法思想基本的滑动窗口对象检测算法并不能精准描绘边框，所以我们要学习一个能够得到准确边框的算法YOLO（You Only Look Ones）算法。 算法思想：在图片上放置n*n的网格，并将图像分类和定位算法运用
Transformer是编码器－解码器架构的一个实践，尽管在实际情况中编码器或解码器可以单独使用。在Transformer中，多头自注意力用于表示输入序列和输出序列，不过解码器必须通过掩蔽机制来保留自回归属性。Transformer中的残差连接和层规范化是训练非常深度模型的重要工具。Transformer模型中基于位置的前馈网络使用同一个多层感知机，作用是对所有序列位置的表示进行转换。自注意力和位
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
转载
2023-08-14 20:11:47
267阅读
Tensorflow2.6实现Unet结构神经网络（3D卷积）识别脑部肿瘤并实现模型并行说明Unet神经网络网络结构代码实现模型训练训练环境数据加载处理训练训练结果模型并行版本模型拆分代码实现出现的问题 说明以下神经网络结构和实验代码是从本人本科毕业设计中摘出来的，在基础上将模型的两部分放到两张GPU上进行模型并行训练，但是模型并行的版本并没有达到预期的效果，如果有大佬看到这篇文章，希望能指出错
1 目标定位对象检测，它是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向，相比前两年，它的性能越来越好。在构建对象检测之前，我们先了解一下对象定位，首先我们看看它的定义。图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法遍历图片，判断其中的对象是不是汽车，这就是图片分类。这节课我们要学习构建神经网络的另一个问题，即定位分类问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车，还要在图片中标记出它的位置，用边框或红色方框
第四周：卷积神经网络Part3视频学习：循环神经网络1.绪论循环神经网络的基本应用：
语音问答、机器翻译、股票预测、作词机、作诗、图像理解、视觉问答等；循环神经网络与卷积神经网络：
循环神经网络：处理时序关系的任务；
卷积神经网络：输入与输出之间是相互独立的；2.基本组成结构基本结构：两种输入、两种输出、一种函数f被不断重复利用；模型所需要学习的参数是固定的；无论我们的输入长度是多少，我们只需要一
转载
2023-09-15 18:33:09
0阅读
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
转载
2023-10-29 09:02:44
38阅读
1 简介准确预测 PM2. 5浓度可以有效避免重污染天气对人体带来的危害。现有方法往往重视本地历史信息对 PM2. 5浓 度预测的影响，而忽略空间传输的作用。提出了一种长短期记忆网络和卷积神经网络( LSTM-CNN) 相结合的方法，利用历史 PM2. 5浓度数据、历史气象数据和时间数据，对空气质量监测站未来 6 h PM2. 5浓度做出
转载
2023-07-19 13:00:15
74阅读
U-NET 文章目录U-NETU-NET简单介绍U-NET网络网络结构LOSS计算数据增强U-NET代码实现两层卷积反卷积U-NETU-NET分割效果 U-NET简单介绍卷积神经网络多数被用在图片分类任务上，其输入是一张图片，输出是图片的类别（一般以向量形式呈现）。但是U-NET所完成的任务是像素级的分类，将每一个输入的像素归为某一类，不同的类以不同的颜色呈现，这样就可以做到输入一张图片，输出结果
本文简要介绍NeurIPS 2022录用的论文“Bridging the Gap Between Vision Transformers and Convolutional Neural Networks on Small Datasets”的主要工作。该论文旨在通过增强视觉Transformer中的归纳偏置来提升其在小数据集上从随机初始化开始训练的识别性能。本文通过多种操作构建混合模型，增强视觉
转载
2023-10-16 00:05:01
50阅读
1、定义：什么是LSTM？首先，我们知道最基础的神经网络是【全连接神经网络】，keras里为，dense层。Dense就是常用的全连接层，所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation是逐元素计算的激活函数，kernel是本层的权值矩阵，bias为偏置向量，只有当use_bias=True才会添加。然后是
转载
2023-09-11 12:50:44
96阅读
LeNet-5磨磨唧唧网络介绍输入（Input）隐含层卷积层（Convolutions,C1）池化层（Subsampling，S2）卷积层（Convolutions,C3）池化层（Subsampling，S4）卷积层（Convolutions，C5）全连接层（F6） 磨磨唧唧上一个随笔说了卷积神经网络中的隐含层及其工作机制，这回以神经网络的开山鼻祖LeNet-5网络为例，对卷积神经网络进行详细的
转载
2023-07-21 17:25:48
171阅读
我们先以经典的线性可分的二分类问题为例子，从这个非常直观的例子切入SVM的核心思想，对比SVM和神经网络的不同。我要找一条线把两类点分开，如上图所示。对于上图的情况，可以找到无数条线能把这两类完全分开的（处于两条虚线之间的线都是可行解）。如果用传统的神经网络来做这个分类问题的话，最终得到的是这无数条线当中的一条而已，而且如果是采用BP的话由于每次初始点选择不一样的话每次得到的结果不一定会一样。如果
转载
2023-06-29 13:45:41
99阅读
目录1、RNN1.1 RNN模型为啥诞生1.2 基础的RNN模型结构2、LSTM2.1 LSTM的基础结构2.2 LSTM的结构详解2.3 LSTM的输入和输出2.4 多层LSTM结构3 总结4 参考文件对于一个算法的产生，一般肯定是为了解决其之前的算法没有解决的问题。所以如果要说一个算法的由来或者优点，肯定是跟它同类型（解决相同的任务），且比
层、空间布局、层模式、层大小模式、AlexNet/ZFNet/VGGNet 案例研究、计算考虑卷积神经网络 (CNNs / ConvNets)卷积神经网络与前一章的神经网络非常相似：它们是由具有可学习的权值和偏置的神经元组成的。每个神经元接收一些输入，执行点积，跟随一个非线性计算(可选项)。整个网络仍然表示一个可微的得分函数：从一端的原始图像像素到另一个的分数。并且它们在最后（完全连接）层上仍然具
一、基本概念1.卷积（Convolution)卷积是一个物理和数学的概念，可以理解为，系统某一时刻的输出是由多个输入共同作用（叠加）的结果。 卷积公式如下：详细讲解可以看【从“卷积”、到“图像卷积操作”、再到“卷积神经网络”，“卷积”意义的3次改变】实质上，卷积就是对信息（信号）进行“过滤”（滤波），它能够“过滤出”我们感兴趣、对我们有用的信息。在这里的卷积和物理数学上的概念不一同，在图像的卷积操
转载
2023-10-13 00:00:54
316阅读
