CNN 已被广泛用在计算机视觉领域，但是近年来各种 CNN 模型复杂度越来越高，计算量越来越大，导致很多模型无法应用在移动端。本文介绍一种高效的 CNN 模型 MobileNets，MobileNets 使用 Depthwise Convolution 和 Pointwise Convolution 替代传统的卷积操作，可以大大减少参数量和计算量。1.Group ConvolutionGroup
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2024-03-11 10:40:18
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文章目录 一、卷积神经网络简介二、卷积神经网络的“卷积”1. 卷积运算的原理2. 卷积运算的作用三、卷积神经网络1. 卷积层（CONV）2. 池化层（Pooling）3. 全连接层（FC）4. 示例：经典CNN的构建（Lenet-5）四、CNN图像分类-keras 一、卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolution Neural Networks，CNN）是一类包含卷积计算的前馈神
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2024-10-15 09:47:37
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要理解Mask R-CNN，只有先理解Faster R-CNN。因此，根据Faster R-CNN的架构(Faster R-CNN的ZF model的train.prototxt)，画了一个结构图，如下所示： 如上图所示，Faster R-CNN的结构主要分为三大部分，第一部分是共享的卷积层-backbone，第二部分是候选区域生成网络-RPN，第三部分是对候选区域进行分类的网络-classifi
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2024-08-08 22:19:21
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CNN学习笔记：Logistic回归线性回归二分类问题 Logistic回归是一个用于二分分类的算法，比如我们有一张图片，判断其是否为一张猫图，为猫输出1，否则输出0。 基本术语 进行机器学习，首先要有数据，比如我们收集了一批关于西瓜的数据，例如 （色泽=青绿；根蒂=收缩；敲声=浊响） （色泽=乌黑；根蒂=稍蜷；敲声=沉闷） （色泽=浅白；根蒂=硬挺；敲声=清脆） 每对括号内是一条记
ROS是一个基于匿名发布/订阅（publish/subscribe）机制的中间件（middleware），该机制允许在不同的ROS进程中传递消息。 ROS 2系统的核心是ROS图（Graph）。ROS图泛指ROS系统的节点网络及其通信连接。1.图（Graph）概念速览 ①节点（Nodes）：节点就是一个用ROS与其他节点通信的实体。 ②消息（Messages）：订阅和发布给一个话题（topic）所
1. LSTM原理 由我们所了解的RNN可知，RNN结构之所以出现梯度爆炸或者梯度消失，最本质的原因是因为梯度在传递过程中存在极大数量的连乘，为此有人提出了LSTM模型，它可以对有价值的信息进行记忆，放弃冗余记忆，从而减小学习难度。 与RNN相比，LSTM的神经元还是基于输入X和上一级的隐藏层输出h来计算，只不过内部结构变了，也就是神经元的运算公式变了，而外部结构并
1.认识界面 第一次进入，会让我们选择存储方式，我们既可以用onedrive、github等云存储的方式，也可以把将来建立好的文件存在Device（设备）中，这里我就先选择进行设备存储，然后建立一个新图表。draw.io提供了各种类型的图，如流程图、表格、E-R图等，我们选择E-R图，点击创建。 先不着急了解其他东西，看到右上角的小地球了吗，现在就可以把英文改成中文啦~ 改成中文是不是亲切了很多，
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）作者：Zouxy声明：1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系博主删除。3）本人才疏学浅，整理总结的时候难
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2024-08-12 12:18:03
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Pooling
为了解决convolved之后输出维度太大的问题
在convolved的特征基础上采用的不是相交的区域处理
http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/
这里有一个cnn较好的介绍
Poolin
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2024-09-19 19:26:51
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一、实验目的(1) 熟悉常用的详细设计表达工具 (2) 掌握利用visio等CASE工具设计程序流程图，NS图，PAD图的画法 (3) 掌握利用visual studio 等IDE完成实现代码的编写和调试二、实验内容从以下几个程序要求中任选其中的一个进行详细设计和编码实现。 1） 求一组数组中的最大数，数组表示为A(n)，n=自然数1，2……。 2） 对输入的两个正整数a和b求其最大公约数，1&l
之前写一些技术文章时，经常有读者留言问我是用什么工具画图的。其实我感觉他们很可能问错了问题，因为我曾经为了画好图尝试过各种不同的画图工具软件，但最后发现能不能画好图和工具的关系并不大。 为何？ 程序员不是写代码的么，为什么需要画图？很多程序员会认为写好代码就好，画好图有什么用？程序员成为架构师后是不是就天天画架构图，成为了所谓的 PPT 架构师？如上这些疑问，好几年前也曾让我困惑过。 在一篇文章
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2024-08-28 16:31:46
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文章目录动图+独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020深度学习（四）—— CNN（Convolutional Neural network）CNN（Convolutional Neural Network）Three Property for CNN theory base一张图搞定CNN（必看干货！）动图演示What does CNN learn？what does filter dowhat d
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2024-02-09 06:20:07
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前言 本文链接 这个CNN系列是在学习图像识别过程中的一些学习笔记，包含理论分析和源码实现两部分。本质属于进阶内容，因此神经网络的基础内容不做过多讲解，列重心放在解析CNN算法逻辑、前向和反向传播数学原理、推导过程、以及CNN模型的源码实现上。  
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2024-08-08 21:57:45
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卷积核又称filter，过滤器。每个卷积核有长宽深3个维度；在某个卷积层中，可以有多个卷积核；下一层需要多少个feature map ，本层就需要多少个卷积核。卷积核的长宽是人为指定的，长*宽 被称为 卷积核的尺寸。常用尺寸有1*1 ，3*3 ，5*5 。卷积核的深度与当前图像的深度相同（即通道数保持相同）。指定卷积核时，只需要指定长宽两个参数，其通道数会默认与当前作用图像的通道数相同。
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2024-10-23 10:22:56
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已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通篇长度不超过7000字，没有复杂的数学公式，希望你读得畅快。下面，我们就开始吧！上一节课，我们已经对输入图片做了“卷积”处理，将图片中所暗含的特征提取出来，未能听课的同学，可以查阅《吊炸天的CNNs，这是我见过最详尽的图解！（上）》。在
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2024-09-18 12:01:35
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Essay Outline可以说是学术论文的主要框架，您可以在其中对其进行结构化并将要点组织为段落，这样您就可以更轻松地撰写论文。 所以今日的论文干货主要来帮助同学们： 了解什么是Essay Outline 学习如何撰写Essay Outline 一些常用的大纲示例和模板 1 我们一起来了解，什么是Essay Outline？ 提起Essay Outline，其实很多同学都清楚，
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2024-10-23 20:45:32
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Essay Outline可以说是学术论文的主要框架，您可以在其中对其进行结构化并将要点组织为段落，这样您就可以更轻松地撰写论文。 所以今日的论文干货主要来帮助同学们： 了解什么是Essay Outline 学习如何撰写Essay Outline 一些常用的大纲示例和模板 1 我们一起来了解，什么是Essay Outline？ 提起Essay Outline，其实很多同学都清楚，
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2024-10-24 20:16:14
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1.概念CNN -> 深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等。2.卷积操作1.滑动卷积核(一个小矩阵、滤波器)对输入图像进行特征提取
2.滑动在图像上，对每个位置的像素进行加权求和 -> 新的输出矩阵(特征图)\[y[i] = (w * x)[i] = sum(j=0 to k-1) w[j] * x[i+j]
\]3.通过不同的卷积可以提取不同的特征，比如边缘、角点
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2024-03-25 12:16:48
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2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军，且准确率远超第二名（top5错误率为15.3%，第二名为26.2%），引起了很大的轰动。AlexNet可以说是具有历史意义的一个网络结构，在此之前，深度学习已经沉寂了很长时间，自2012
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2024-10-11 14:37:24
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大家好教程又来了今天教程有点特别，又特别重要因为这个东西是全部上班族都必须要需要掌握的！那就是PPT!!很多同学会说，PPT还不简单，Ps设计好一贴就完事了，但正因为我们设计师总喜欢在PS里面做样式和效果其实是非常浪费时间的。所以今天教大家几招让大家以后可以更高效搞定各种PPT马上来一起学习吧！ 01 批量删除文字版式 在制作多页PPT时会遇到这种情
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2024-10-23 06:53:29
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