**深度学习算法简介**1、 深度学习主流算法包括:1.1 CNN (卷积神经网络) 卷积神经网络（CNN）是最常见的深度学习方法之 一。自20 世纪80 年代后期以来，CNN 已应用于视觉识别与分类任务，特别是LeCun 等在1998 年提出了LeNet-5，基于CNN 的相关研究随即成为研究热点，伴随图形处理（Graphical Processing Unit，GPU）计算能力的发展和大量标记
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2023-12-19 21:41:31
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# 实现 ResNet 和 DenseNet CNN 架构的指南
在深度学习的实践中，卷积神经网络（CNN）如 ResNet 和 DenseNet 已成为图像处理的标准架构。对于刚入行的小白开发者，理解和实现这些架构可能会感到有些困难。本文将为您提供一个系统的过程，帮助您实现 ResNet 和 DenseNet 2023 CNN 架构。
## 实现流程
以下是实现 ResNet 和 Dens
文章目录一.CNN简介二.CNN卷积神经网络-主要层次三.数据输入层1.输入层预处理2.数据增强1. 小数据集存在的问题2. 训练期间添加噪声3. 如何添加噪声4. 添加噪声的提示5. tensorflow.keras API四.卷积计算层1.卷积介绍2.深度学习中的各种卷积3D 卷积（2）转置卷积（去卷积）扩张卷积/空洞卷积（Atrous 卷积）4.可分离卷积4-1、空间可分离卷积4-2、深度
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2023-10-08 14:27:25
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CNN架构典型的CNN架构堆叠了一些卷积层（通常每个卷积层都跟随着一个ReLU层），然后是一个池化层，然后是另外几个卷积层（+ReLU），然后是另一个池化层，以此类推。随着卷积网络的不断发展，图像变得越来越小，但是由于卷积层的存在，图像通常也越来越深（即具有更多的特征图）。在堆栈的顶部添加了一个常规的前馈神经网络，该网络由几个全连接层（+ReLU）组成，最后一层输出预测（例如输出估计类概率的sof
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2024-01-08 18:36:04
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一、神经网络：增加少量隐层（浅层神经网络），增加中间层（深度神经网络，DNN）。神经网络应用在分类问题中效果好，LR或Linear SVM，线性分割都可用于分类。二、卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络依旧保存了层级结构，但层的功能和形式发生了变化。分别有：数据输入层、卷积计算层、激励层、池化层、全连接层1、数据输入层（Input layer）（1）去均值：把输入数据各个维度都中心化到0（只计算训
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2023-08-11 17:04:49
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卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。新年有假期，就好好总结一波CNN的各种经典架构吧，领
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2024-06-05 19:24:39
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第九讲 CNN架构 上一章中讨论了不同的深度学习框架，包括有TensorFlow、PyTorch、Caffe，这一章中将会讨论CNN架构方面的内容。 在这里会深入探讨那些ImageNet比赛获胜者所用的最多的神经网络架构，比如AlexNet、VGG、GoogleNet和ResNet。 （1）LeNet 它可以看作是通信网络的第一个实例，并在实际应用中取得
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2024-05-16 05:07:08
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一、CNN的原理1、CNN的思想： （1）借鉴了hopfield神经网络和CA a、hopfield的非线性动力学（主要是用于优化问题，比如旅行商问题等NP问题），Hopfield的能量函数的概念，Hopfield解决了
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2023-10-28 18:18:01
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1. DL基础理论 本页PPT给出了本节内容概要，我们从MCP神经元模型开始，首先回顾全连接层、卷积层等基础结构单元，Sigmoid等激活函数，Softmax等损失函数，以及感知机、MLP等经典网络结构。接下来，将介绍网络训练方法，包括BP、Mini-batch SGD和LR Policy。最后我们会介绍深度网络训练中的两个理论问题：梯度消失和梯度溢出。
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2024-08-08 12:10:01
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一、 CNN结构演化历史的图二、 AlexNet网络2.1 ReLU 非线性激活函数多GPU训练(Training on Multiple GPUs)局部响应归一化(Local Response Normalization)重叠池化(Overlapping Pooling)2.2 降低过拟合( Reducing Overfitting)数据增强(Data Augmentation)Dropou
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2024-03-22 14:03:11
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# 使用CNN实现最新网络架构的入门指南
卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域中被广泛使用，了解其工作原理和实现过程对于刚入行的开发者尤为重要。本文将为你详细介绍如何实现CNN的最新网络架构，整理出流程，并提供代码示例和详细注释。
## 流程概述
在实现一个CNN项目时，我们通常会经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
一 、卷积网络：即模拟人的视觉神经系统。（人看物体即为一个卷积过程） CNN 组成：
CONV
卷积层、
RELU
激活函数、
Pooling
池化层、
FC
全连接层 （ 一共
8
层，一般后三层是全连接层，前五层是卷积层，激活函数，池化层都有。即：前五层，每一层都有卷积层、激活函数、池化层，但是每一层中有多少层卷积层、多少层激活函数层、多少层池化层不知道。
） 1、卷积层
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2024-02-02 06:20:39
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在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，往往包含许多种不同的网络层交替组成，主要有卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、非线性层（ReLU Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）等等，本文主要对几种经典的层进行常识介绍，就当成科普吧。其实就是今天不想写论文笔记了，哈哈哈~部
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2023-10-08 07:42:54
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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 ，通常由输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层结构组成，其中卷积层、池化层、全连接层可能有多层。CNN的结构特性有：（1）局部连接在传统的神经网络结构中
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2024-02-02 10:49:24
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本文学习了YouTube上的一个视频！！！最近在学习使用pytorch框架，涉及到神经网络的定义和构建，此篇用于理解CNN~ Youtube上最受欢迎的卷积神经网络科普视频： How Convolutional Neural Networks work（https://www.youtube.com/watch?v=FmpDIaiMIeA） CNN的结构一般包含以下
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2023-10-07 17:36:35
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在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示： 若在中间只使用一层隐藏层，参数 w 就有 784×15=11760 多个；若输入的是28×28 带有颜色的RGB格式的手写数字图片，输入神经元就有
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2024-05-15 01:33:49
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卷积神经网络–CNN1. 卷积神经网络介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种包 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。 常见的CNN网络有LeNet-5、VGGNet、GoogleNet、ResNet、 DenseNet、MobileNet等。 CNN主要应用场景： 图像分类、图像分割 、 目标检测 、 自然语言处
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2023-10-08 14:26:30
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CNN(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络（简称CNN）最早可以追溯到20世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究表明，大脑对外界获取的信息由多层的感受野(Receptive Field)激发完成的。在感受野的基础上，1980年Fukushima提出了一个理论模型Neocognitron是感受野在人工
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2023-10-08 07:43:52
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只是知道CNN是不够，我们需要对其进行解剖，继而分析不同部件存在的意义CNN的目的 简单来说，CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取，而后根据特征对该事物进行分类、识别、预测或决策等。在这个过程里，最重要的步骤在于特征提取，即如何提取到能最大程度区分事物的特征。如果提取的特征无法将不同的事物进行划分，那么该特征提取步骤将毫无意义。而实现这个伟大的模型的，是对CNN进行迭代训练。特征 在图像中
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2024-04-03 19:48:46
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1. 神经网络的优势特征提取的高效性。 即可以省去特征工程的工作，传统机器学习模型的feed in的特征集对结果影响很大。使用过多无用特征容易过拟合，使用不足的特征会欠拟合。特别是图像领域，许多参数的含义不明确，无法通过经验进行筛选。 大家可能会疑惑，对于同一个分类任务，我们可以用机器学习的算法来做，为什么
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2024-10-11 14:38:50
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