1 卷积神经网络
定义：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。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)1.1 卷积神经网络的结构：卷积神经网络的结构包括：输入层（input，输入一张全尺寸的黑白或彩色图像）
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2023-07-31 17:16:53
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目录卷积神经网络图卷积神经网络GNN数据集图的表示GCNGNN的基准化：Benchmarking Graph Neural Networks 卷积神经网络在计算机视觉中，卷积网络是一种高效的局部特征提取工具，一个卷积层包含多个filter，每个filter的kernel数量等于输入张量的通道数，输出张量的通道数量就是filter的个数，一个filter中的各个kernel是不同的； 可以理解为不
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2023-09-14 09:51:28
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卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。卷积神经网络主要应用是对图像进行特征提取实现图像的分类与识别。1.代码实现 2.代码原理3.卷积层 使用卷积层的原因是卷积运算的一个重要特点是，通过卷
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2023-07-24 20:48:59
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与全连接网络相比，卷积神经网络中因为有深度depth，所以网络更加立体。 比如，输入尺寸为32×32×3，过滤器filter是5×5×3的，最终得到的是特征图为28×28×2的。注意： 1、过滤器的深度必须要与他连接的上一层的输入深度一致，因为输入深度为3，所以filter的深度也为3； 2、在卷积时候可以指定filter的个数，特征图中的2代表用几个filter进行特征提取，最终会得到2个特征
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2023-07-07 15:34:26
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一，滤波器与卷积核二，卷积层和池化输出大小计算2.1，CNN 中术语解释2.2，卷积输出大小计算（简化型）2.3，理解边界效应与填充 padding参考资料三，深度学习框架的张量形状格式四，Pytorch 、Keras 的池化层函数理解4.1，torch.nn.MaxPool2d4.2，keras.layers.MaxPooling2D五，Pytorch 和 Keras 的卷积层函数理解5.1，t
卷积神经网络通常是由四部分组成：输入层、卷积层、下采样层、全连接层和输出层。典型的卷积神经网络中，开始的几层一般是卷积层和下采样层交替出现，靠近输出层的最后几层通常是全连接层，其结构如图2-4所示。一幅原始二维图像输入卷积神经网络网络进入卷积层后，将会被卷积核函数作用提取到输入图像的局部特征，这些局部特征一旦被提取之后，它们之间的位置关系也会随之确定下来。一个卷积核对应一种特征，对同一幅图像采用相
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2023-08-21 18:03:12
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什么是卷积： 在卷积神经网络中，卷积核（Kernel）也称为滤波器（Filter）或权重（Weight），是一种用于特征提取和特征映射的重要组件。卷积核是由学习算法自动学习得到的，可以看作是一种特征检测器，用于检测输入数据中的某些特定特征。 &nb
1. 滤波器 Filter在卷积层中，需要用到滤波器去和图像中的一块进行运算。这个概念可以参考通俗易懂理解卷积神经网络CNN，下面给出卷积的动态图： 图中灰色的3*3矩阵就是一个filter，它正在图像矩阵上滑动来对图像上不同部分进行聚焦。卷积操作中，一般会有多于一个filter，因为每一个filter会获取一个方面的特征。比如在识别小狗的图像时，需要一个filter去获取颜色，还有一个去获取形状
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2023-10-24 08:40:26
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4.1 图像卷积 4.1.1 互相关运算 在卷积层中，输入张量和核张量通过互相关运算产生输出张量。（其实这里互相关运算的计算方式我认为可以理解为内积）以二维张量为例，输入高度为3，宽度为3，卷积核的高和宽都是2。如下图所示： 计算过程：&nb
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2023-10-24 18:57:06
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卷积神经网络为什么CNN来做图片识别CNN的整体框架卷积 Convolution最大池化 Max Pooling压平 FlattenCNN in KerasCNN学习了什么Deep DreamCNN的应用 为什么CNN来做图片识别图片一般有很多个像素，如果一个像素表示一个data的话，一般的神经网络的参数会很多很多，训练起来将会耗费大量时间。我们要求神经网络要做的其实是识别patterns，而p
一、基本简介 LeNet5可以说是最早的卷积神经网络了，它发表于1998年。LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。论文原文地址http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf。二、LeNet网络的基本
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2023-07-26 08:55:16
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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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卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构，包括：卷积（Convolution）池化（pooling）ReLU激活函数批归一化（Batch Normalization）丢弃法（Dropout） 说明：在卷积神经网络中，计算范围是在像素点的空间邻域内进行的，卷积核参数的数目也远小于全连接层。卷积核本身与输入图片大小无关，它代表了对空间邻域内某种特征模式的提取。比如，有些卷积核提取物
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2023-08-13 19:44:53
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深度学习（三）~卷积神经网络卷积神经网络1. 卷积神经网络简介2. 卷积方式3. 卷积神经网络的层级结构4. 参数学习5. 几种典型的卷积神经网络：(1) LeNet-5①网络结构(2) AlexNet①网络结构②突破点(3) Inception网络：①突破点(4) 残差网络(ResNet)： 卷积神经网络1. 卷积神经网络简介卷积神经网络是一种深层前馈神经网络，比全连接前馈网络参数更少特点：1
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2023-08-20 20:25:35
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CNN卷积神经网络是含有卷积层的神经网络，而卷积层则得名于卷积运算。Filter在卷积层中，我们会用一个叫做filter的东西扫过一张图片。这些 filter 啊 它们的大小是,3 × 3 × Channel 的 Size。如果今天是彩色图片的话,那就是 RGB 三个 Channel,如果是黑白的图片的话,它的 Channel 就等於 1。一般而言，这个filter大小可以自己决定，我们这里用的f
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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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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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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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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