上篇文章中我们讲解了卷积神经网络的基本原理，包括几个基本层的定义、运算规则等。本文主要写卷积神经网络如何进行一次完整的训练，包括前向传播和反向传播，并自己手写一个卷积神经网络。如果不了解基本原理的，可以先看看上篇文章：【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理 卷积神经网络的前向传播 首先我们来看一个最简单的卷积神经网络： 1.输入层---->卷积层 以上一节
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2023-10-13 00:02:21
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卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这
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2023-10-13 00:08:05
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卷积神经网络（CNN，有时被称为 ConvNet）是很吸引人的。在短时间内，它们变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成：
图 1 卷积神经网络的一个例子Convnets
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2022-05-01 08:00:00
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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，长期制霸计算机视觉领域。其核心主要是“卷积与池化”接下来我将介绍卷积神经网络进行特征提取的原理1、基本概念对比普通的神经网络，卷积神经网络包含了由 卷积层 和 池化层 构成的特征提取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。而不
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2023-06-19 14:31:39
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一.LeNet概述LeNet由Yann Lecun 创建，并将该网络用于邮局的邮政的邮政编码识别，有着良好的学习和识别能力。LeNet又称LeNet-5,具有一个输入层，两个卷积层，两个池化层，3个全连接层（其中最后一个全连接层为输出层）。LeNet网络结构图如下：LeNet-5共有7层（不包含输入），每层都包含可训练参数。输入图像大小为32*32，比MNIST数据集的图片要大一些，这么做的原因是
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2023-07-30 13:38:33
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目录前言卷积神经网络（Convolutional Neural NetWork）一、卷积神经网络的结构二、卷积操作三、卷积神经网络的三大核心思想 前言思来想去，还是回头写下CNN原理吧，也是自己回顾一下，做个总结。卷积神经网络（Convolutional Neural NetWork）一、卷积神经网络的结构卷积神经网络主要由卷积层、下采样层、全连接层 3种网络构成。。上述三种网络层排列组合可以构
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2023-05-29 14:57:42
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卷积神经网络的核心思想就是设计多个卷积层，卷积层里设计一系列卷积核，输入数据经过卷积层中的卷积核处理，一层层向前推进得到最终的输出数据，这个过程我们称为数据的特征提取。卷积核 从上面的概述知道，卷积核是卷积神经网络的核心，这也是它为什么叫卷积神经网络的原因。那么要理解卷积神
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2023-08-12 21:08:41
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卷积神经网络的（convolutional neural network，CNN）是一种专门用来处理具有类似网络结构的数据的神经网络。卷积是一种特殊的线性运算。本文总结了卷积和池化的深入理解，以及一个简单的卷积神经网络的实现。1.卷积 通常形式中，卷积是对两个实变函数的一种数学运算。表示为： 函数x为输入(input)，w为核函数(kernel
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2023-09-21 09:05:15
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resnet前言一、resnet二、resnet网络结构三、resnet181.导包2.残差模块2.通道数翻倍残差模块3.rensnet18模块4.数据测试5.损失函数，优化器6.加载数据集，数据增强7.训练数据8.保存模型9.加载测试集数据，进行模型测试四、resnet深层对比 前言随着深度学习的不断发展，从开山之作Alexnet到VGG，网络结构不断优化，但是在VGG网络研究过程中，人们发现
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2023-07-17 13:41:54
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上一讲我说到了线性回归模型，它可以帮助我们解决房价预测等回归、拟合的问题，我们也可以对回归方程 f(x)输出加一个 Sigmoid 函数，使其也能应用在分类问题上。但现实中除了分类问题还有很多不同的场景，会用到图像算法、文本算法、音视频算法等等。今天，就让我来带你学习卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在图像，音频上的应用。卷积神经网络在人脸识别、智慧
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2023-09-13 23:13:48
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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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注：看本文之前最好能构理解前馈圣经网络以及BP(后向传播)算法，可以看之前发的相关文章或者看知乎、简书、博客园等相关博客。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一种前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野（ReceptiveField）的机制而提出的。感受野主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系统中神经元的一些性质。比如在视觉神经系统中，一个神经元的感
原创
2021-01-06 10:56:31
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卷积神经网络详解guodongwe1991机器学习算法与Python学习注：看本文之前最好能构理解前馈圣经网络以及BP(后向传播)算法，可以看之前发的相关文章或者看知乎、简书、博客园等相关博客。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一种前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野（ReceptiveField）的机制而提出的。感受野主要是指听觉系统、本体感
原创
2021-04-08 19:15:28
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注：看本文之前最好能构理解前馈圣经网络以及BP(后向传播)算法，可以看之前发的相关文章或者看知乎、简书、博客园等相关博客。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野（Receptive Field）的机制而提出的。感受野主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系统中神经元的一些性质。比如在视觉神经系统中，一个神经
原创
2021-03-24 17:35:14
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一、引言卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，自从LeCun教授在1989年首次提出后，CNN在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成功。本文将介绍CNN神经网络的基本原理，包括卷积层、池化层和全连接层等核心组件，以及如何使用这些组件搭建一个完整的CNN模型。二、CNN基本原理1. 卷积层卷积层是CNN的核心组件之一，其主要功能
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2023-09-21 08:17:37
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卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习模型。它通过模拟人类视觉系统的工作方式，实现了在图像识别、目标检测、图像分割等任务上的出色表现。卷积层卷积神经网络的核心组件是卷积层。卷积层通过卷积操作在输入数据上提取特征。它使用一组可学习的滤波器（也称为卷积核或特征映射）对输入进行逐元素的卷积操作，并生成输出
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2023-09-21 09:04:50
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卷积神经网络CNN2.1 卷积神经网络的定义卷积神经网络是指至少有一层计算为卷积操作的神经网络，充分利用图片相邻区域的信息，通过稀疏连接和共享权值的方式大大减少参数矩阵的规模，从而减少计算量
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2023-10-10 11:39:51
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图卷积神经网络的整理一、背景1.1 离散卷积1.2 非结构化数据1.3 图卷积的大致流派二、基于谱的图卷积2.1 傅里叶变换2.2 推广卷积2.3 第一代GCN2.4 第二代GCN2.5 第三代GCN三、基于空间域的图卷积3.1 Graph Attention Network参考 一、背景1.1 离散卷积首先这篇文章需要基于你已经理解CNN在图像上的原理及应用。CNN中的卷积本质上就是利用共享参
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2023-12-11 10:04:38
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深度学习——卷积神经网络原理解析 文章目录深度学习——卷积神经网络原理解析前言一、卷积？神经网络？二、卷积神经网络？三、卷积神经网络的组成层四、卷积层五、池化层六、全连接层七、卷积神经网络的经验参数设置八、References 前言卷积神经网络可有效的运用在计算机视觉的经典任务中，例如目标检测、人脸识别等，所以，在进行这些任务时，多半都要运用到这些知识，例如卷积层是如何操作的，池化的方式有哪些，全
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2023-09-21 09:05:07
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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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