目录1、卷积层和池化层实现1.1、4维数组1.2、基于im2col的展开1.3、卷积层的实现1.4、池化层的是实现2、CNN实现2.1、目录结构如下：2.2、结果如下：2.3、代码实现：2.3.1simple_convnet.py2.3.2train_convnet3、CNN可视化3.1、第一层权重的可视化3.2、基于分层结构的信息4、代表性的CNN4.1、LeNet4.2、AlexNet该文章是
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2023-10-27 19:32:00
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文章目录7.1卷积层和池化层实现7.1.1 4维数组7.1.2基于im2col的展开7.1.3卷积层的实现7.1.4池化层的是实现7.2CNN实现7.2.1目录结构如下：7.2.2结果如下：7.2.3代码实现：7.2.3.1simple_convnet.py7.2.3.2train_convnet7.3CNN可视化7.3.1第一层权重的可视化7.3.2基于分层结构的信息7.4代表性的CNN7.4.
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2023-08-16 14:10:04
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目录代码实例最后结果模型草图代码实例import numpy as np
import tensorflow.compat.v1 as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
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2023-05-27 16:15:47
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前两篇文章分别介绍了卷积层和池化层，卷积和池化是卷积神经网络必备的两大基础。本文我们将介绍一个早期用来识别手写数字图像的卷积神经网络：LeNet[1]。LeNet名字来源于论文的第一作者Yann LeCun。1989年，LeNet使用卷积神经网络和梯度下降法，使得手写数字识别达到当时领先水平。这个奠基性的工作第一次将卷积神经网络推上历史舞台，为世人所知。由于LeNet的出色表现，在很多ATM取款机
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2023-10-27 19:34:41
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卷积神经网络（LeNet）附代码LeNet 模型代码描述获取数据和训练小结 LeNet 模型LeNet 模型分为卷积层和全连接层两个部分。下面我们分别介绍： 卷积层块里的基本单位是卷积层后接最大池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，例如线条和物体局部，之后的最大池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。在卷积层快中，每个卷积层都用5×5的窗口，并在输出上使
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2023-10-10 11:39:07
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目录从全连接层到卷积卷积运算实现一个简单的卷积层特征映射和感受野填充与步幅理解边界效应与填充理解卷积步幅多输入多输出通道多输入通道多输出通道1 × 1 卷积层池化（汇聚层）最大池化和平均池化实现一个简单的池化函数从头开始训练一个卷积神经网络Tensorflow：MNIST 手写数字分类搭建模型训练Pytorch：LeNet-Fashion-MNIST搭建模型训练卷积神经网络的神经科学基础Refe
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2023-08-11 17:12:34
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深度学习框架Pytroch系列注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 这个系列主要和大家分享深度学习框架Pytorch的各种api，从基础
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2023-08-04 23:36:10
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MNIST卷积神经网络代码实现（三）0. 引言前两篇博客总结了感知机和全连接网络实现MNIST手写数字的识别，本篇博客对卷积神经网络的代码实现进行总结。卷积神经网络（CNN）较全连接神经网络而言，其优势在于权值共享和抗形变性，重要的步骤在于卷积和池化两个操作的应用，较全连接神经网络而言，这两种操作能极大的减少网络参数，降低网络的复杂性。 注：以下代码有不清楚的请看博主前面博客，由于相似的太多，故不
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2023-08-10 22:01:59
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在详解卷积神经网络LeNet-5一文中，我详细介绍了一下Lenet-5的基本原理，下面简要介绍一下Lenet-5的pytorch代码实现。建议本文对应上文一起查看。 主要内容一、Lenet-5网络模型实现Step1： 引入必要的包Step2：搭建卷积层C1和池化层S2Step3：搭建卷积层C3和池化层S4Step4：搭建全连接层C5、全连接层F6以及输出层Step5：设置网络前向传播Step6：查
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2023-08-11 12:47:27
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文章目录卷积神经网络中几种常用的模型1、LeNet2、AlexNet3、VGG4、InceptionNet6、ResNet7、DenseNet8、训练代码9 、总结 卷积神经网络中几种常用的模型1、LeNetLenet 是一系列网络的合称，包括 Lenet1 - Lenet5，由 Yann LeCun 等人在 1990 年中提出来的，被认为是最早的卷积神经网络（CNN），为后续CNN的发展奠定了
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2023-11-24 07:57:55
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第5章 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是受生物学上感受野机制的启发而提出的。目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，有三个结构上的特性：局部连接、权重共享以及汇聚。这些特性使得卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。和前馈神经网络相比，卷积神经网络的参数更少。卷积神经网络主要应用在图像和
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2023-09-06 16:25:57
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（一）网络结构一个卷积神经网络里包括5部分——输入层、若干个卷积操作和池化层结合的部分、全局平均池化层、输出层： ● 输入层：将每个像素代表一个特征节点输入进来。 ● 卷积操作部分：由多个滤波器组合的卷积层。 ● 池化层：将卷积结果降维。 ● 全局平均池化层：对生成的feature map取全局平均值。 ● 输出层：需要分成几类，相应的就会有几个输出节点。每个输出节点都代表当前样本属于的该类型的概
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2023-09-05 10:34:56
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Tensorflow–卷积神经网络卷积神经网络与全连接神经网络类似，可以理解为一种变换，这种变换一般由卷积，池化，加法，激活函数等一系列操作组合而成一.浅层卷积神经网络输入的三维张量首先与3个2行2列2深度的卷积核进行步长为1的same卷积，输出结果的尺寸是3行3列3深度 对应代码如下：import tensorflow as tf
# 输入张量
input_tensor=tf.constant
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2023-12-20 09:40:50
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3D特征图表示为 [H x W x D],其中 H是高度，W是宽度，D是深度。理解3D特征图是打开卷积层的钥匙，3D特征图可以看作D个2D数据，每个2D数据的尺寸均是 [H x W]，称为特征图，3D特征图总共有D特征图。升级做法如下：每个特征图都分别与一个卷积核进行卷积运算，这样就得到D个特征图，这D个特征图先进
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2023-08-05 18:26:57
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1.概述 DPCNN（Deep Pyramid Convolutional Neural Networksfor Text Categorization），是RieJohnson和腾讯AI-Lab等提出的一种深度卷积神经网络，可以称之为"深度金字塔卷积神经网络"。word-level级别的网络——DPCNN。由于TextCNN不能通过卷积获得文本的长距离依赖关系，而论文中DPCNN通过不断加深网络
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2023-11-24 13:32:59
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文章目录1、Batch Size对训练效果的影响2、合理增大Batch Size 的好处3、Batch Size太大的坏处 Batch Size指的是一次训练所选取的样本数，Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。1、Batch Size对训练效果的影响当Batch Size太小时，比如Batch Size=1。一次迭代只需对一个样本进行计算，因此单次迭代速度很快，可用于在线学习。在
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2023-10-31 19:52:25
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图(Graph)，一般用 表示，这里的是图中节点的集合， 为边的集合，节点的个数用表示。在一个图中，有三个比较重要的矩阵：特征矩阵：维度为 邻居矩阵：维度为 度矩阵 ：维度为 ，是一个对角矩阵，即只有对角线上不为零，其他位置元素都是 0 ，表示图中N个节点与其他节点相连的边的个数。对于无权图而言，邻接矩阵与度矩阵例子如下图所示：对于图像(Image)数据，我们可以用卷积核来提取特征，无论卷积核
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2024-04-08 21:45:05
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全局池化卷积神经网络可以解决回归跟分类问题，但是常见的卷积神经网络到最后都要通过全连接层实现分类，这个其实会导致很多时候神经元数目跟计算量在全连接层暴增，特别对一些回归要求比较高的网络往往会带来一些后遗症。所以陆陆续续有人提出了不同全连接层解决方案，最常见的两个就是把最后卷积层flatten改为全局最大/均值池化，对比一下这两种方式，图示如下：可以看到全局池化会根据需要产生神经元，神经元个数可控，
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2023-10-13 23:26:46
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卷积网络代码network3.py整体看来，程序结构类似于 network2.py，尽管细节有差异，因为我们使用了 Theano。FullyConnectedLayer 类首先我们来看 FullyConnectedLayer 类，这类似于我们之前讨论的那些神经网络层。下面是代码：class FullyConnectedLayer(object):
def __init__(self, n_in,
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2023-10-05 23:44:12
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一、原理讲解1. 卷积神经网络的应用分类（分类预测）检索（检索出该物体的类别）检测（检测出图像中的物体，并标注）分割（将图像分割出来）人脸识别图像生成（生成不同状态的图像）自动驾驶等等。。。 2. 传统神经网络与卷积神经网络比较传统神经网络采用的是全连接神经网络，权重矩阵的参数太多，导致速度减慢，也会产生过拟合。卷积神经网络通过卷积核，大大降低了参数个数。实现局部关联，参数共享的效果。&
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2023-07-09 08:58:40
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