第1节 卷积神经网络简介1.1 历史发展 1962年，Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了 感受野 (Receptive Field) 的概念。通俗地说，就是他们发现视觉皮层的神经元是局部接受信息的，只受某些特定区域刺激的响应，而不是对全局图像进行感知。 1984年，日本学者Fukushima基于感受野概念提出 神经认知机 (Neo
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2023-12-15 11:52:27
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定义： 简而言之，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家Yann LeCun，目前在Facebook工作，他是第一个通过卷积神经网络在MNIST数据集上解决手写数字问题的人。Yann LeCunn
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2024-01-10 22:07:52
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门控递归单元 GRU 文章目录门控递归单元 GRU一、概述二、GRU与LSTM的关系三、GRU原理3.1 模型结构3.2 前向传播3.3 反向传播四、GRU模型的应用4.1 在原LSTM的基础上修改实现文本二分类4.2 文本多分类并利用TensorBoard可视化五、总结 一、概述 门控递归单元（GRU）是递归神经网络的门控机制，由Kyunghyun Cho等于2014年引入。它是传统RNN的变
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2023-06-07 21:32:44
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Alexnet是2014年Imagenet竞赛的冠军模型，准确率达到了57.1%, top-5识别率达到80.2%。
AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层，模型示意图：精简版结构： conv1阶段输入数据：227×227×3 卷积核：11×11×3；步长：4；数量（也就是输出个数）：96 卷积后数据：55×55×96 （原图N×N，卷积核大小n×n，卷积步长大于1为k
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2024-04-07 20:14:24
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一、简要介绍谈到深度学习，不得不说的就是卷积神经网络了，近年来，无论是在图像识别、语音识别领域，还是在目标检测、语义分割领域，卷积神经网络都大放异彩，向我们展现出它独特的魅力。卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks，CNN)是一类包含卷积运算且具有深度结构的前馈神经网络，它是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式
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2023-10-12 13:10:41
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种基于深度学习的神经网络，特别适用于图像和视频等二维数据的处理。相比于传统神经网络，CNN 采用了卷积层和池化层等特殊的结构和操作，能够有效地提取图像的特征，并在此基础上进行分类、识别等任务。在计算机视觉领域，CNN 已经成为了一种非常重要的技术，被广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务中。CNN 的核心思想
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2023-08-28 20:45:24
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一、什么是卷积神经网络？卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种特殊的神经网络，它在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。CNN的特点是它可以自动地学习到输入数据的局部特征，这使得它在处理图像等具有空间结构的数据时，能够表现出优越的性能。CNN的名称来源于它的核心操作——卷积。卷积是一种数学运算，它可以用来计算两个函数的重叠部分的积分。在CNN
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2023-08-08 18:24:55
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一、卷积神经网络卷积神经网络包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层通常把神经网络的隐藏层分为 卷积层和池化层二、卷积层块一般包括：卷积层+激活函数+汇聚层（池化层，又叫下采样层）三、概念及作用1）卷积层（Convolutional layer）通过卷积操作（线性操作，即在原始图像上平移）对输入图像进行降维和特征提取如图所示，卷积层实际上，就是按照模板（卷积核）的样子扫描原始图像，图像的
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2023-08-26 12:55:16
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卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构，包括：卷积（Convolution）池化（pooling）ReLU激活函数批归一化（Batch Normalization）丢弃法（Dropout） 说明：在卷积神经网络中，计算范围是在像素点的空间邻域内进行的，卷积核参数的数目也远小于全连接层。卷积核本身与输入图片大小无关，它代表了对空间邻域内某种特征模式的提取。比如，有些卷积核提取物
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2023-08-13 19:44:53
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卷积神经网络是一种深度学习网络，主要用于识别图像和对其进行分类，以及识别图像中的对象。什么是卷积神经网络？人工神经网络是一个硬件和/或软件系统，模仿神经元在人类大脑中的运转方式。卷积神经网络 (CNN) 通常会在多个全连接或池化的卷积层中应用多层感知器（对视觉输入内容进行分类的算法）的变体。CNN 的学习方式与人类相同。人类出生时并不知道猫或鸟长什么样。随着我们长大成熟，我们学到了某些形状和颜色对
原创
2022-05-25 09:38:04
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在讨论“Hive什么时候发明的”的问题时，我们首先需要对Hive的版本进行分析，包括其演进历史、特性差异和兼容性处理等方面的内容。这种分析可以帮助我们更好地理解Hive在数据处理领域的重要性及其技术背景。
## Hive的版本对比
### 时间轴（版本演进史）
- 2010年：Hive 0.1版本发布
- 2011年：Hive 0.7版本发布，增加了多表插入功能
- 2012年：Hive 0
目录（一）卷积神经网络初了解一、卷积神经网络1.1 计算机视觉1.2 卷积运算1、卷积运算介绍2、卷积运算示例：边缘检测3、对于一张RGB图像进行卷积4、提取RGB图像的多个特征1.3 卷积操作：Padding与Stride1、Padding：填充2、Stride：步长1.4 卷积神经网络1、卷积层——对RGB图像卷积操作提取特征2、卷积层——激活函数3、 池化层4、 全连接层二、目标检测2.1
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2023-11-03 09:44:48
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1. Deformable CNN and Imbalance-Aware Feature Learning for Singing Technique ClassificationYuya Yamamoto, Juhan Nam, Hiroko Terasawahttps://arxiv.org/pdf/2206.12230歌唱技术是利用音色、音高和声音的其他成分的时间波动来进行富有表现力的声乐
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2023-10-16 00:06:48
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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
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2023-12-12 18:54:32
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深度学习（三）~卷积神经网络卷积神经网络1. 卷积神经网络简介2. 卷积方式3. 卷积神经网络的层级结构4. 参数学习5. 几种典型的卷积神经网络：(1) LeNet-5①网络结构(2) AlexNet①网络结构②突破点(3) Inception网络：①突破点(4) 残差网络(ResNet)： 卷积神经网络1. 卷积神经网络简介卷积神经网络是一种深层前馈神经网络，比全连接前馈网络参数更少特点：1
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2023-08-20 20:25:35
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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。
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2023-07-10 16:09:28
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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
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2023-08-10 17:29:39
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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
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2023-08-18 20:40:14
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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
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2023-08-12 21:20:43
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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。
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2023-07-31 16:58:42
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