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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很高兴为大家介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的原理与应用。CNN是深度学习领域中最常用的神经网络之一，常用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。在本文中，我将介绍CNN的基本原理，包括卷积、池化、非线性激活函数等，并提供使用PyTorch实现CNN的代码示例。为了更好的说明卷积神经网络的原理和应用，下面将按照以下几个要点进行讲解：1.卷积神经网
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2023-10-10 11:26:30
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卷积的计算方法：步长为1的卷积的动态过程：三通道输入，俩个卷积核的动态计算过程：讲的很清楚的专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27908027，https://zhuanlan.zhihu.com/p/28173972（太惭愧了，人家写的这么清楚都觉得力不从心转行去做产品了，我这只小辣鸡。。） 深度可分离卷积（depthwise separable conv
原创
2022-10-19 12:46:20
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详解卷积神经网络(CNN)详解卷积神经网络CNN概揽Layers used to build ConvNets卷积层Convolutional layer池化层Pooling Layer全连接层Fully-connected layer卷积神经网络架构Layer PatternsLayer Sizing PatternsCase S...
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2022-12-26 15:11:55
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首发于机器学习与图像处理写文章卷积神经网络（CNN）详解谭庆波哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士在读151人赞同了该文章卷积神经网络结构介绍如果用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点：（1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息；（2）其次参数过多效率低下，训练困难；（3）同时大量的参数也很快会导致网络过拟合。而使用卷积神经网络可以很好地解决上面的三个问题。与常规神经网络不同，卷积神经网络
原创
2020-11-28 20:54:07
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首发于机器学习与图像处理写文章卷积神经网络（CNN）详解谭庆波哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士在读151人赞同了该文章卷积神经网络结构介绍如果用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点：（1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息；（2）其次参数过多效率低下，训练困难；（3）同时大量的参数也很快会导致网络过拟合。而使用卷积神经网络可以很好地解决上面的三个问题。与常规神经网络不同，卷积神经网络
原创
2020-11-28 20:54:02
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章节Filter池化Demo冷知识参考CNN 一共分为输入，卷积，池化，拉直，softmax，输出卷积由互关运算（用Filter完成）和激活函数FilterCNN常用于图像识别，在深度学习...
原创
2022-08-26 09:02:19
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深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
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2023-11-12 13:25:25
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什么是卷积？ 卷积是卷积神经网络中的关键运算步骤，下面举一个图像处理的例子来说明卷积。卷积核在输入的图像上移动，形成一个滑动窗口，进行卷积运算，进而输出一副新的图像，如下图所示。 本例中采用的卷积核可以提取原始图像的边缘信息。什么是卷积神经网络？ 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，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络最先在图像分类上获得应用，后来又在自然语言处理领域中获
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2023-10-09 10:34:35
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），是一种前馈神经网络，人工神经元可以响应周围单元，可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。 卷积神经网络是受到生物思考方式启发的MLPs（多层感知器），它有着不同的类别层次，并且各层的工作方式和作用也不同。CNN网络结构如图所示，CNN网络工作时，会伴随着卷积并且不断转换着这些卷积。学习完C
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2023-10-08 08:19:29
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一、卷积神经网络简介 20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始
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2023-10-08 08:20:13
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积卷神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：神经网络中的一种拓展朴素的CNN和朴素的NN没有任何区别。 CNN主要思想： 局部连接 权值共享 CNN应用在特征提取领域 前向传播： 
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2023-10-10 09:16:29
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问题的提出在做关于python的卷积神经网络的项目中，发现了一个卷积层加一个BN层竟然一共有6个参数。百思不得其解。if batch_norm:
layers += [nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(v),
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2023-10-08 07:43:28
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分享一些公式计算张量（图像）的尺寸，以及卷积神经网络（CNN）中层参数的计算。以AlexNet网络为例，以下是该网络的参数结构图。AlexNet网络的层结构如下：1.Input: 图像的尺寸是2272273.2.Conv-1: 第1层卷积层的核大小11*11，96个核。步长(stride)为4，边缘填充（padding）为0。3.MaxPool-1: 池化层-1对Conv-1进行池化，尺寸为3*3
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2023-10-08 07:43:36
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CNN的概念卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks/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)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数。CNN的结构层次基础的CNN由卷积(convolution),激活(activation),and池化(pooling)三种结构组成。C
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2022-10-17 14:35:43
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一、引言 设计深度学习模型的时候，不管是自己从头搭建还是修改别人的，都离不开相关参数的计算，主要是输入图形先后经过卷积、池化层后输出尺寸的变化，尤其是涉及多个卷积或池化层时，如果对这两种操作的原理不清楚，就会对网络的各个参数产生困惑，不知道如何去修改以便适配自己的业务场景。 这里对CNN（卷积神经网络
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2023-10-16 13:19:33
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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。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant
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2023-10-08 08:19:41
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一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象，我尽量在下面描述细致一些，但如果
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2016-03-31 21:47:00
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认识： 卷积神经网络（CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FNN），是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络。  
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2023-08-08 09:10:09
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卷积神经网络 文章目录卷积神经网络1. 从全连接到卷积2. 卷积层2.1 一维卷积2.2 二维卷积3. 填充与步幅4. 感受野5. 多输入多输出通道6. 池化层（汇聚层）7. 全连接层8. 卷积网络的整体结构9. 利用pytorch构建一个CNN网络 卷积神经网络（CNN）是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络． 1. 从全连接到卷积卷积神经网络最早主要是用来处理图像信息．在用全连接
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2023-11-20 07:06:28
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