1.卷积神经网络模型常见组成形式构建神经网络完成手写数字识别，这个网络模型受经典网络模型LeNet—5启发，许多参数选择和LeNet—5相似。卷积层输入32*32*3矩阵，过滤器参数如图，有6个过滤器，加上偏差，再应用非线性函数 ，输出Conv1 28*28*6；池化层采用maxpool ，f=2，s=2，相当于这层H、W维度减少一半 ，输出Pool1 14*14*6。conv1+pool1作为L
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2023-10-13 00:01:38
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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，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”。在正式介绍之前，默认已经了解了神经网络的相关知识。下面我们演示一下怎么对一个图像做卷积：首先，我们要搞清楚一张照片是如何输入到神经
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2023-10-12 13:20:01
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1、卷积计算卷积运算实现垂直边缘检测过滤器检测不同方向的边缘Padding 输入图片维度信息是[6,6]，卷积核尺寸[3,3]，padding=1，步长stride=1，经过卷积运算之后输出图片维度信息也是[(6+2x1-3+1),(6+2x1-3+1)]，这样也就保持维度信息的一致性，不致于特征信息丢失。 计算公式：n = (n-f+2p)/s+1 ，n是指输入/输出维度信息，f是卷积核或过滤器
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2023-08-21 17:59:55
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卷积神经网络为什么要用卷积神经网络-卷积神经网络的作用防止model overfitting在计算机视觉中，input vector往往维度很高，将其直接应用于neural network很有可能会造成overfitting，以下图为例： 在“cat recognition”中，cat image为64643的vector，将其转换到一维空间，则其维度为12288，如此高维的input直接输入ne
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2024-02-19 11:06:42
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控制caffe模型的训练过程一、实验介绍1.1 实验内容上次实验，我们已经构建好了卷积神经网络，我们的模型已经蓄势待发，准备接受训练了。为了控制训练进程，记录训练过程中的各种数据，caffe还需要定义另一个solver.prototxt文件，这次实验我们就来完成它，并开始激动人心的训练过程。1.2 实验知识点可变的学习速率正则化1.3 实验环境caffe 1.0.0二、实验步骤2.1 指定网络定
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2024-02-05 20:04:23
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卷积神经网络（CNN）之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解转载自： 由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。1. 二维卷积图中的输入的数据维度为14×14，过滤器大小为5×5，二者做卷积，输出的数据维度为10×10（14−5+1=10）。如果你对卷积维度的计算不清楚，可以参考我之前的博客吴恩达深度学习
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2023-10-13 21:38:15
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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
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2023-10-10 11:35:42
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卷积神经网络CNN总结从神经网络到卷积神经网络（CNN） 我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？ 其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层/ Input layer
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2023-09-27 13:20:13
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AI领域是一个非常交叉的领域，涉及很多技术：数学、软体、硬件和，尤其还有硬件环节，不过一切来源或输入的入口一般有三个：一个是图像识别和处理是其中一个非常重要的环节，一个是自然语言处理，还有一个就是借口输入。一、这是一个python卷积神经网络的代码（开源）：https://github.com/yangshun2005/CNN_sentence 二、下面是一些基本公式，以备忘：写CNN的
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2023-08-10 17:29:39
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卷积学习网络1.卷积神经网络简介一般的前馈神经网络权重参数矩阵过大，过拟合风险很高，并且在做图像处理时需要将图像展开为向量，这会丢失一些空间信息，于是在此基础上开发出卷积神经网络作为优化。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，与普通前馈神经网络不一样的是，卷积神经网络的输入层为图像数据（32x32x3矩阵）而不是将图像数据展开为向量计算，隐含层不再仅仅是神经层简单的线性非线性
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2023-08-18 20:40:14
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卷积运算与相关运算在计算机视觉领域，卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵，比如\(3\times3\)、\(5\times5\)等，数字图像是相对较大尺寸的2维（多维）矩阵（张量），图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示（图片来自链接），其中\(F\)为滤波器，\(X\)为图像，\(O\)为结果。相关是将滤波器在图像上滑动，对应位置相乘求和；卷积则先将滤波器旋转180度（行列均对称翻转），然后使用旋
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2023-08-12 21:20:43
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卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 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。
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2023-07-10 16:09:28
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ConvNets
卷积神经网络的结构基于一个假设，即输入数据是图像，基于该假设，我们就向结构中添加了一些特有的性质。这些特有属性使得前向传播函数实现起来更高效，并且大幅度降低了网络中参数的数量。
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2023-07-31 16:58:42
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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卷积的概念
线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。具体地说一个滤波器就是一个n*n的矩阵，和对应的图像进行卷积，可以得到
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2023-10-08 09:30:58
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搭建卷积神经网络模型 目录搭建卷积神经网络模型一、卷积模块1.1 边界填充1.2单步卷积1.3 正向传播二、池化模块三、总结 在经历了前面多层神经网络的学习后，我们来到了卷积神经网络，我将吴恩达深度学习第四课第一周的课后作业分开两篇博客，本文首先是练习一下卷积神经网络底层的搭建。 在本文中，我们将实现以下功能：卷积模块使用0扩充边界（padding）卷积窗口（filter）正向卷积池化模块正向池
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2023-09-15 15:53:22
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（一）卷积神经网络卷积神经网络最早是由Lecun在1998年提出的。卷积神经网络通畅使用的三个基本概念为：1.局部视觉域；2.权值共享；3.池化操作。 在卷积神经网络中，局部接受域表明输入图像与隐藏神经元的连接方式。在图像处理操作中采用局部视觉域的原因是：图像中的像素并不是孤立存在的，每一个像素与它周围的像素都有着相互关联，而并不是与整幅图像的像素点相关，因此采用局部视觉接受域可以类似图
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2023-10-16 00:15:14
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5 卷积神经网络卷积神经网络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。 目前，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，使用反向传播算法进行训练。 卷积神经网络结构上的局部连接、权重共享和汇聚的特性，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。 卷积神经网络主要使用在图像分类、人脸识别、物体识
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2023-08-20 20:25:40
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卷积过程是卷积神经网络最主要的特征。然而卷积过程有比较多的细节，初学者常会有比较多的问题，这篇文章对卷积过程进行比较详细的解释。1.卷积运算首先我们需要知道什么是卷积计算，它其实是一种简单数学运算，有两个步骤：一个是矩阵内积乘法，另一个是将内积乘法的结果进行全加。 （1）矩阵内积乘法 矩阵的内积乘法非常简单，就是把两个相乘的矩阵，相同位置的元素进行乘法运算，这个时候会得到一个新的矩阵（在这里我们需
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2023-08-11 10:13:07
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一、卷积神经网络卷积神经网络包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层通常把神经网络的隐藏层分为 卷积层和池化层二、卷积层块一般包括：卷积层+激活函数+汇聚层（池化层，又叫下采样层）三、概念及作用1）卷积层（Convolutional layer）通过卷积操作（线性操作，即在原始图像上平移）对输入图像进行降维和特征提取如图所示，卷积层实际上，就是按照模板（卷积核）的样子扫描原始图像，图像的
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2023-08-26 12:55:16
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