LeNet的简要介绍卷积神经网络（LeNet）是1998年提出的，其实质是含有卷积层的一种网络模型。该网络的构成：该网络主要分为卷积层块和全连接层块两个部分。卷积层块的基本单位是“卷积层+最大池化层”，其中卷积层主要用来识别图像的空间模式，后接的最大池化层主要用于降低卷积层对于位置的敏感性。全连接层用于完成最后的分类。本文以教材中最常见的LeNet-5为例进行代码实现及模型预测，该网络模型图如下图
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2023-09-12 11:32:51
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目录 目录文章说明光流原理神经光流网络结构介绍1 收缩部分网络结构flownetsimple结构flownetcorr结构2 放大部分网络结构训练数据集1 flying chairs数据集实验与结果分析Flownetsimple与Flownetcorr对比 1 文章说明这周学习了一篇文章，文章的名字叫做FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutiona
# 实现卷积神经网络预测模型
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现卷积神经网络预测模型。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种用于图像识别、计算机视觉等领域的深度学习模型。
## 实现流程
下面是整个实现卷积神经网络预测模型的流程，我们可以通过表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一
原创
2023-08-01 14:48:05
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一、CNN的结构卷积神经网络的找矿预测模型主要由数据输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层５种网络层。数据输入层是将网格化的化探和航磁数据作为输入数据写入神经单元，卷积层与池化层分别选择合适的激活函数完成对数据特征的提取和下采样，全连接层则是在网络末端实现特征的映射和分类，而输出层可用于结果输出或特征可视化。本文采用的卷积神经网络模型由４个卷积层、４个池化层和１个全连接层组成。卷积层（convo
用tf.keras搭建CNN实现离散数据的分类。 文章目录说在前面1.卷积计算2.感受野（Receptive Field）3.全零填充（padding）4.TF描述卷积层5.批标准化（BN）6.池化（Pooling）7.舍弃（Dropout）8.卷积神经网络9.CIFAR10数据集10.用卷积神经网路训练cifar10数据集 说在前面① 全连接网络中的每一个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接
1、文章信息 《Deep Spatial–Temporal 3D Convolutional Neural Networks for Traffic Data Forecasting》。北交大计算机学院万怀宇团队2019年发在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems上的一篇文章。12、摘要 交通预测是一个非常具有挑战性的问题，因
一、卷积神经网络CNN 最经典卷积神经网络有三层：Convolution LayerPooling Layer（Subsampling）上采样Fully Connected Layer卷积的计算：红框框里与蓝色矩阵filter做矩阵乘法，即：（2*1+5*0+5*1）+（2*2+3*1+4*3）+（4*1+3*1+1*2）= 35之后红色框框往后移一列，继续上述计算卷积神经计算完成得到的
VGG16是一个16层的卷积神经网络模型，输入数据的维度为224*224*3，即长宽均为224像素的RGB彩色图片，VGG16模型的权重由ImageNet训练而来。由于其具有简单实用的优点，因此，在图像分类和目标检测任务中得到了较为广泛的应用。1.卷积神经网络的基本概念1.1卷积 简单的将
基于长短期记忆神经网络和卷积神经网络convLSTM的股票涨跌预测模型(附代码）一、 研究背景与意义二、 问题描述三、 数据获取四、 行情特征工程五、 数据清洗六、 模型算法设计1. 模型选择2. 模型构建3. 最终模型七、 实验分析与模型效果评价八、 预测结果分析九、 后续改进方向python代码参考文献 作者：tushare会员409417 基于：同济大学数据挖掘课程 一、 研究背景与意
卷积计算过程目录摘要一、全连接网络回顾二、卷积计算的概念三、卷积核的使用三、卷积核示例四、卷积的计算过程五、卷积计算过程动图显示摘要卷积计算可以认为是一种有效提取图像特征的方法。一、全连接网络回顾 全连接 NN 特点：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系。（可以实现分类和预测） 全连接网络的参数个数为： &nbs
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~from keras.applications.vgg16 import VGG16#直接导入已经训练好的VGG16网络
from keras.preprocessing.image import load_img#load_image作用是载入图片
from keras.preprocessing.image import img_to_array
fro
卷积神经网络构建，新图片预测与类激活图——提高CNN模型的可解释性 文章目录卷积神经网络构建，新图片预测与类激活图——提高CNN模型的可解释性前言一、卷积神经网络CNN与VGG16 介绍二、搭建CNN模型1.输入数据与图片增强2.搭建CNN模型与编译3.训练模型并保存4.输出训练结果四、批量新图片的分类及类激活图1.导入模型和要分类的图片2.实现分类并输出结果3.绘制类映射图结论 前言卷积神经网络
目录神经网络卷积神经网络的层级结构数据输入层(Input Layer)卷积层(Convolution Layer)局部感知参数共享激励层(Excitation Layer)ReLU函数池化层(Pooling Layer)平均池化最大池化全连接层(FC Layer)参考与推荐阅读 神经网络单个的神经元模型又可以称为是Logistic回归模型： 其中x1、x2为输入向量，w1、w2为权，b(bias
深度学习由于其强大的特征抽取能力和拟合能力，在不少领域取得很好的效果，替代了传统的机器学习和人工抽取特征的方法。但是传统的深度学习方法通常比较适用于欧式空间中表示的数据，而不能很好地解决非欧式空间的问题。非欧式空间的数据通常用图 (graph) 表示，用图表示对象之间的关系。为了更好地在图上应用深度学习，很多基于图的神经网络 (GNN) 算法被提出，本文重点 GNN 的开山之作图卷积神经网络 GC
一、CNN的基本结构：1.图像就是输入层2.接着是CNN特有的卷积层（convolution），卷积层的自带激活函数使用的是ReLU3.接着是CNN特有的池化层（pooling），4.卷积层+池化层的组合可以在隐藏层中出现很多次。也可以灵活组合，卷积+卷积+池化、卷积+卷积等5.在若干卷积层+池化层之后是全连接层（fully connected layer），其实就是DNN结构，只是输出层使用了S
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2023-05-31 01:08:02
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学了这么久机器学习和深度学习，应该来个小项目练练手。 于是选择了最经典的数据集MNIST来锻炼下自己卷积神经网络的熟练度。我采用了比较简单的结构，没有用强大的GooLeNet（…实则是电脑带不动），两个卷积层加一个最大池化层，然后加一个大小为64的全连接层，最后是softmax输出。其实这个结构也是看了n遍了，这次来手写一下代码，顺便熟悉熟悉tensorflow的函数。 话不多说，上代码（pyth
此篇文章主要介绍上一篇论文的案例研究部分，背景和理论部分请看上一篇文章（点击阅读原文）。文章信息《Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional Neural Network for Large-Scale Transportation Network Speed Prediction》。北航马晓磊老师2017年发在开源期刊Sensor上的一篇文章
LeNet5股票预测：预测股票走势是上涨还是下跌1.LeNet5股票预测2.数据预处理(1)归一化(2)滑动平均(3)加窗取股票样本(4)分割数据集(5)OneHot编码3.设计LeNet5网络结构(1)神经网络结构设计(2)模型训练(3)模型评价(4)可能遇到问题4.完整代码5.数据集下载链接 1.LeNet5股票预测实现股票长期预测： 数据集包括：开盘价，最高价，最低价，收盘价，交易量 基本
写在前面下面这篇文章首先主要简单介绍了目前较为先进的时间序列预测方法——时间卷积神经网络（TCN）的基本原理，然后基于TCN的开源代码，手把手教你如何通过时间卷积神经网络来进行股价预测，感兴趣的读者也可以基于此模型来用于自己的数据集的训练和预测。1TCN的基本原理与结构TCN全称Temporal Convolutional Network，时序卷积网络，是在2018年提出的一个模型，可以用于时序数
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2023-08-16 17:04:50
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我们在评价一个卷积神经网络模型性能好坏时，通常会用AP，mAP来判断分类准确性，针对速度方面经常使用ms(毫秒)，或者FPS(表示每秒处理多少张图像，或者说处理一张图像用多少秒)。在看一些代码的时候，常常会看到是直接用python中的time函数来计算，比如下面代码：time1 = time.time()
output = model(image)
time2 = time.time()
tota
