目录1、卷积神经网络 2、基本操作 4、pooling层BP 5、im2col 6、code1、卷积神经网络 卷积神经网络(convolutional neural network)是利用模型特性来处理掉输入的波动而获得不变性特征，由LeCun提出，目前广泛的应用于图像数据。2、基本操作 卷积操作主要是f(x)g(x)在重合区域的积分。一维卷积 如下图所示，是一维卷积。类似于点积，y=x∗w
在看这两个函数之前，我们需要先了解一维卷积(conv1d)和二维卷积(conv2d)，二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向进行滑动窗口操作，对应位置进行相乘求和；而一维卷积则只是在width或者height方向上进行滑动窗口并相乘求和。一维卷积：tf.layers.conv1d() 一维卷积常用于序列数据，如自然语言处理领域。 tf.layers.conv1d(
CNN中卷积层的计算细节一、卷积层尺寸的计算原理 输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数(也就是通常说的Depth）。 输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义相同，但是后三个维度（图像高度、图像宽度、图像通道数）的尺寸发生变化。 权重矩阵（卷积核）格式：同样是四个维度，但维度的含义与上面两者都不同，为：卷积核高度、卷积核宽度、输入通道数、输出
目录1 CNN网络的构成2 卷积层2.1 卷积的计算方法2.2 padding（填充）2.3 stride（步长）2.4 多通道卷积2.5 多卷积核卷积2.6 特征图大小3 池化层(Pooling)3.1 最大池化3.2 平均池化4 全连接层5 卷积神经网络的构建5.1 数据加载5.2 数据处理5.3 模型搭建5.4 模型编译5.5 模型训练5.6 模型评估6 总结 1 CNN网络的构成利用全连
一、简介卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN），属于人工神经网络的一种，被应用于图像识别、语音识别等各种场合。我们知道，神经网络的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络的特点就在于隐藏层分为卷积层和池化层。卷积层，通过一块卷积核在原始图像上平移来提取特征，每一个特征就是一个特征映射；池化层，通过汇聚特征后稀疏参数来减少要学习的参数，降低网络的复
参考了众多的知乎文章，仅供过知识总结使用，未详尽引用还请谅解。排版显示问题请移步github： https://github.com/pzhren 一维卷积：nn.Conv1d标准的卷积示意图：Group convolution 分组卷积Alexnet分组卷积能否对通道进行随机分组？-- ShuffleNet针对群卷积的通道混洗(Channel Shuffle for Group Convol
暑期实训开发日志2 模型学习及选择一、CNN1 卷积运算2 池化pooling3 ReLUs4 全连接层总结二、全卷积网络FCN1 fcn和cnn 本次实训选择的课题涉及机器学习 深度学习各种网络模型 之前的课程中有简单了解使用过 但理解不深 所以又去深入学习了各种模型 一、CNN卷积神经网络（CNN），这是深度学习算法应用最成功的领域之一，卷积神经网络包括一维卷积神经网络，二维卷积神经网络以
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）卷积神经网络 1.计算机视觉
1.例子1：给出一张64x64图片，让计算机去分辨这是一只猫
2.例子2：目标检测。比如在一个无人驾驶项目中，不一定非得识别出图片中的物体是车辆，但只需要计算出其他车辆的位置，以确保能够避开他们，
所以在目标检测项目中，首先需要计算出图中有哪些物体，比如汽车还有图中的其他东西，再将它们模拟成一个个盒子，
或者
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2023-09-11 13:15:54
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被问到了1*1卷积核的问题，记录关于它的理解。1×1卷积是指多个feature channels之间的线性叠加，只不过这个系数可以看成是1×1的卷积。这种表示的好处是，完全可以回到模型中其他常见N×N的框架下，不用定义新的层。从全连接的角度理解来看，可以将1×1卷积层看成全连接层。虽然卷积核比较小，但是当输入和输出的通道很大时，乘起来也会使得卷积核参数变得很大。在加入1*1卷积核后，可以降低维度。
为什么在 NLP 分类任务中选择 CNN 呢？ 1.CNN神经网络可以像处理图像一样处理文本并“理解”它们 2.主要好处是高效率 3.在许多方面，由于池化层和卷积核大小所造成的限制（虽然可以将卷积核设置得更大），会导致丢弃信息，但这并不意味着它们不是有用的模型。利用 CNN 能够有效地对相对较大的数据集进行检测和预测情感 4.即使依赖 Word2vec 词嵌入，CNN 也可以在不映射整个语言的条件
文章目录前言一维卷积Conv1d二维卷积Conv2d三维卷积Conv3d卷积中的特征图大小计算方式总结 前言一般来说，一维卷积用于文本数据，二维卷积用于图像数据，对宽度和高度都进行卷积，三维卷积用于视频及3D图像处理领域（检测动作及人物行为），对立方体的三个面进行卷积 。二维卷积的用处范围最广，在计算机视觉中广泛应用。一维卷积Conv1d一维卷积最简单，实质是对一个词向量做卷积，如下所示：图中的
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2023-07-28 23:39:00
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神经网络学习小记录24——卷积神经网络经典模型及其改进点汇总学习前言经典神经网络的改进点经典神经网络的结构汇总1、VGG162、ResNet503、InceptionV34、Xception5、MobileNet 学习前言学了好多好多的网络，它们的重点都是什么呢？经典神经网络的改进点名称改进点VGG161、使用非常多的3*3卷积串联，利用小卷积代替大卷积，该操作使得其拥有更少的参数量，同时会比单
介绍一维卷积神经网络卷积神经网络能够进行卷积运算，从局部输入图块中提取特征，并能够将表示模块化，同时可以高效地利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异，同样也让它对序列处理特别有效。对于某些序列处理问题，这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN，而且计算代价通常要小很多，并且，对于文本分类和时间序列预测等简单任务，小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN，而且速度更快二维卷积是从图
背景2012年，Hinton的学生Alex Krizhevsky借助深度学习相关理论提出了深度卷积网络模型AlexNet.在2012年ILSVRC竞赛中取得top-5错误率为15.3%，并取得大赛第一名。和LeNet-5模型相比，AlexNet算是它的一个宽泛的版本。 AlexNet的结构如上图所示，共包含了8个学习层——5个卷积层与3个全连接层，相比于之前的LeNet-5网络，Alex
本文基于matlab2020版官方网页DocumentationCrack Identification From Accelerometer Data及个人理解。该示例显示了如何使用小波wavelet和深度学习技术来检测横向路面裂缝并确定其位置。该示例演示了将小波散射序列用作门控循环单元（GRU）和一维卷积网络的输入，以便根据是否存在裂缝对时间序列进行分类。数据是从安装在前排乘客座椅车轮的转向节
导读 许多文章关注二维卷积神经网络，主要是用于图像相关的问题。一维cnn在一定程度上也包括在内了，例如自然语言处理(NLP)。但是，对于你可能面临的其他机器学习问题，很少有文章提供关于如何构建1D CNN的解释性的操作。本文试图弥补这一差距。介绍许多文章关注二维卷积神经网络，主要是用于图像相关的问题。一维cnn在一定程度上也包括在内了，例如自然语言处理(NLP)。但是，对于你可能面临的其他机
维卷积神经网络，可以用来做一维的数据分析，以家用电器的识别分类作为背景。使用excel画出的简单的图形如下，横坐标为用电器开启后的秒数，纵坐标为某一秒的有功功率，由上至下分别为空调（Air Conditioner），冰箱（Refrigerator），烤炉（Stove）： ! 从上面三个图可以看出不同的用电器在工作时会以自己特有的方式工作。从而形成不同的特征峰及平台。接下来使用到的数据
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2023-08-23 16:30:03
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卷积神经网络基础教程卷积神经网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。卷积神经网络是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，例如时间序列（可以认为是在时间轴上有规律地采样形成的一维网格）和图像数据（可以看作是二维的像素网格）。卷积运算一维场合卷积的一个重要物理意义是：一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入信号）上的加权叠加。对于线性时不变系统，
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 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（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一
计算机视觉是深度学习应用的比较成功的一个领域。卷积神经网络这种神经网络结构在计算机视觉很多方面的做得非常出色，比如图片分类、目标检测和图片风格转换。1. 卷积 上图比较清晰的反映出图片中的一个区域与一个卷积核进行卷积操作后得到的结果，我们将区域对应位置的值与卷积核对应位置的值进行相乘，最后将所有相乘后的结果累加，得到最终的结果。那么卷积操作有什么意义呢？在吴恩达的deeplearnin
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2023-09-15 23:27:56
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