概述许多文章都关注于二维卷积神经网络（2D CNN）的使用，特别是图像识别。而一维卷积神经网络（1D CNNs）只在一定程度上有所涉及，比如在自然语言处理（NLP）中的应用。目前很少有文章能够提供关于如何构造一维卷积神经网络来一些机器学习问题。何时应用 1D CNN？CNN 可以很好地识别出数据中的简单模式，然后使用这些简单模式在更高级的层中生成更复杂的模式。当你希望从整体数据集中较短的（固定长度
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2023-12-27 09:27:29
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目录1、卷积神经网络 2、基本操作 4、pooling层BP 5、im2col 6、code1、卷积神经网络 卷积神经网络(convolutional neural network)是利用模型特性来处理掉输入的波动而获得不变性特征，由LeCun提出，目前广泛的应用于图像数据。2、基本操作 卷积操作主要是f(x)g(x)在重合区域的积分。一维卷积 如下图所示，是一维卷积。类似于点积，y=x∗w
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2023-10-12 13:38:01
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文章目录前言一维卷积Conv1d二维卷积Conv2d三维卷积Conv3d卷积中的特征图大小计算方式总结 前言一般来说，一维卷积用于文本数据，二维卷积用于图像数据，对宽度和高度都进行卷积，三维卷积用于视频及3D图像处理领域（检测动作及人物行为），对立方体的三个面进行卷积 。二维卷积的用处范围最广，在计算机视觉中广泛应用。一维卷积Conv1d一维卷积最简单，实质是对一个词向量做卷积，如下所示：图中的
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2023-07-28 23:39:00
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为什么在 NLP 分类任务中选择 CNN 呢？ 1.CNN神经网络可以像处理图像一样处理文本并“理解”它们 2.主要好处是高效率 3.在许多方面，由于池化层和卷积核大小所造成的限制（虽然可以将卷积核设置得更大），会导致丢弃信息，但这并不意味着它们不是有用的模型。利用 CNN 能够有效地对相对较大的数据集进行检测和预测情感 4.即使依赖 Word2vec 词嵌入，CNN 也可以在不映射整个语言的条件
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2023-10-24 09:52:31
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人工智能 个人学习笔记（不定时更新）卷积神经网络 1.计算机视觉
1.例子1：给出一张64x64图片，让计算机去分辨这是一只猫
2.例子2：目标检测。比如在一个无人驾驶项目中，不一定非得识别出图片中的物体是车辆，但只需要计算出其他车辆的位置，以确保能够避开他们，
所以在目标检测项目中，首先需要计算出图中有哪些物体，比如汽车还有图中的其他东西，再将它们模拟成一个个盒子，
或者
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2023-09-11 13:15:54
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被问到了1*1卷积核的问题，记录关于它的理解。1×1卷积是指多个feature channels之间的线性叠加，只不过这个系数可以看成是1×1的卷积。这种表示的好处是，完全可以回到模型中其他常见N×N的框架下，不用定义新的层。从全连接的角度理解来看，可以将1×1卷积层看成全连接层。虽然卷积核比较小，但是当输入和输出的通道很大时，乘起来也会使得卷积核参数变得很大。在加入1*1卷积核后，可以降低维度。
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2024-04-15 13:50:51
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暑期实训开发日志2 模型学习及选择一、CNN1 卷积运算2 池化pooling3 ReLUs4 全连接层总结二、全卷积网络FCN1 fcn和cnn 本次实训选择的课题涉及机器学习 深度学习各种网络模型 之前的课程中有简单了解使用过 但理解不深 所以又去深入学习了各种模型 一、CNN卷积神经网络（CNN），这是深度学习算法应用最成功的领域之一，卷积神经网络包括一维卷积神经网络，二维卷积神经网络以
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2024-02-06 13:22:27
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介绍一维卷积神经网络卷积神经网络能够进行卷积运算，从局部输入图块中提取特征，并能够将表示模块化，同时可以高效地利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异，同样也让它对序列处理特别有效。对于某些序列处理问题，这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN，而且计算代价通常要小很多，并且，对于文本分类和时间序列预测等简单任务，小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN，而且速度更快二维卷积是从图
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2024-04-08 12:29:02
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神经网络学习小记录24——卷积神经网络经典模型及其改进点汇总学习前言经典神经网络的改进点经典神经网络的结构汇总1、VGG162、ResNet503、InceptionV34、Xception5、MobileNet 学习前言学了好多好多的网络，它们的重点都是什么呢？经典神经网络的改进点名称改进点VGG161、使用非常多的3*3卷积串联，利用小卷积代替大卷积，该操作使得其拥有更少的参数量，同时会比单
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2023-12-12 15:00:11
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# 一维卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
## 引言
在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）是一种重要的神经网络类型。它在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果，并成为深度学习的核心算法之一。本文将介绍一维卷积神经网络（1D CNNs）的基本概念、原理和应用，并附带代码示例。
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原创
2023-08-28 06:39:23
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本篇是神经网络体系搭建的第三篇，解决体系搭建的卷积神经网络相关问题.卷积神经网络（CNN）CNN是什么卷积神经网络是一种空间上共享参数的神经网络。为什么会有CNN像素间具有临近性，图片中相邻像素在一起时有特殊意义的，但是普通非卷积网络中忽略了这一点，把输入图片的每个像素与下一层的神经元相连，没有利用好这些信息，于是有了卷积神经网络。CNN基本思想是什么比如图片识别。卷积神经网络模仿人识别图片（狗）
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2024-04-15 13:45:48
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学习卷积神经网络资料 https://www.bilibili.com/video/BV1AJ411Q72b?from=search&seid=2878038664318579685大白话讲解卷积神经网络工作原理https://www.bilibili.com/video/BV1sb411P7pQ卷积基本操作 ：对图像做平滑，如下图，其结果中的每个值都来源于原对应位置和其周边6个元素与一个
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2023-12-14 10:47:15
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CNN图像识别原理卷积神经网络（CNN）的结构模仿了眼睛的视觉神经的工作原理。对于眼睛来说，大量的视觉神经分工协作，各自负责一小部分区域的视觉图像，再将图像的各种局部特征抽象组合到高层的视觉概念，传送到大脑使人类产生视觉。卷积神经网络也是类似，它包含了至少一层卷积层，由多个卷积核对图像的局部区域进行特征提取，最后进行合成。以经典的LeNet-5模型为例： 原始输入数据（
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2023-10-12 13:35:13
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这个系列记录下自己的深度学习练习，本文主要尝试了使用简单的卷积神经网络（CNN）解进行机器学习，因为数据样本贴合度可能不hi很好，实际效果并不是很明显。请读者理解原理就好，本人也是在不断摸索中。这个系列一开始曾经用二维卷积神经网络对图像数据进行应用，本文主要是使用一维卷积神经网络，对序列数据进行机器学习，可以理解为将原始数据变换为一维的序列段，与二维卷积神经网络一样，这一步运算的作用
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2023-05-18 15:37:44
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大话卷积！！！首先我们说的卷积是神经网络中的卷积不是信号处理和信号分析里面的卷积，这两者是有区别的。 （部分内容和图片取自 和公众号GiantPandaCV）1、1x1卷积我们都知道卷积核的一个特性就是，输出图像的纬度只取决于卷积核的数量！其实内部原理拿1x1卷积核来举个栗子就是，1x1卷积核相当于一个全连接层，对channel这一维度的信息进行全连接操作，所以能够实现升维或是降维。1x1卷积核作
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2023-12-12 12:45:58
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卷积神经网络算法是什么？一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平
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2023-08-11 17:26:21
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卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用的网络架构，在智能语音中也不例外，比如语音识别。语音中是按帧来处理的，每一帧处理完就得到了相对应的特征向量，常用的特征向量有MFCC等，通常处理完一帧得到的是一个39维的MFCC特征向量。假设一段语音有N帧，处理完这段语音后得到的是一个39行N列（行表示特征维度，列表示帧数）的矩阵，这个矩阵是一个平面，是CNN的输入。应用在图像问题上的CNN通常是二维卷积（因
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2023-09-28 01:17:09
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1、cnn卷积神经网络的概念卷积神经网络（CNN），这是深度学习算法应用最成功的领域之一，卷积神经网络包括一维卷积神经网络，二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络主要用于序列类的数据处理，二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别，三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。2、卷积神经网络结构卷积神经网络通常包含以下几层：卷积层：卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成
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2023-10-11 20:36:33
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计算机视觉是深度学习应用的比较成功的一个领域。卷积神经网络这种神经网络结构在计算机视觉很多方面的做得非常出色，比如图片分类、目标检测和图片风格转换。1. 卷积 上图比较清晰的反映出图片中的一个区域与一个卷积核进行卷积操作后得到的结果，我们将区域对应位置的值与卷积核对应位置的值进行相乘，最后将所有相乘后的结果累加，得到最终的结果。那么卷积操作有什么意义呢？在吴恩达的deeplearnin
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2023-09-15 23:27:56
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卷积神经网络基本概述1 CNN1.1概述卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet)受生物学上感受野机制启发提出，被广泛应用于深度学习、计算机视觉领域。 密集连接模型(Dense)从输入特征空间中学到的是全局模式；而CNN针对局部模式，图像可以被分解为纹理、边缘等信息处理。和Dense相比，CNN的参数更少，测试精度略高，错误率大大降低。 因为视
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2024-03-11 19:16:53
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