Why CNN？ 当我们直接用一般的fully connected的feedforward network来做图像处理的时候，往往会需要太多的参数，100100的彩色图片input是3100*100维向量，如果第一层hidden layer有1000个神经元，则一共需要需要30000000个参数怎么减少参数呢？想要发现图片的样式不需要看整张图片，只需要看一部分图片对于出现在不同位置的同样的patt
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2023-12-14 19:25:11
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此篇文章仅作为收藏卷积神经网络 CNN 笔记(高级篇) Posted on 2017-04-25 In Deep learning , CNN | 0 Comments | 1768 对应 深度学习知识框架，学习更先进的 CNN，包括 Al
CNN模型预测股票涨跌的始末过程——（一）股票数据的获取【附源码和数据】股票数据的获取Choice数据 — 东方财富TushareBigQuant最后列一下我下载成功的数据 股票数据的获取股票数据的获取一向是比较繁琐与复杂的，下面我来列举一下我尝试获得数据的几种方法。也欢迎大家来提出更多的好用的方法~Choice数据 — 东方财富http://choice.eastmoney.com 这个网站对
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2024-03-16 00:17:18
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作者丨zzqCNN基本部件介绍1. 局部感受野在图像中局部像素之间的联系较为紧密，而距离较远的像素联系相对较弱。因此，其实每个神经元没必要对图像全局进行感知，只需要感知局部信息，然后在更高层局部信息综合起来即可得到全局信息。卷积操作即是局部感受野的实现，并且卷积操作因为能够权值共享，所以也减少了参数量。2. 池化池化是将输入图像进行缩小，减少像素信息，只保留重要信息，主要是为了减少计算量。主要包括
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2024-04-29 20:21:23
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fromhttp://blog.jobbole.com/113819/
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2022-06-20 09:55:25
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# 实现CNN机器学习的步骤
## 1. 数据集准备
在开始实现CNN机器学习之前，我们首先需要准备一个适当的数据集。数据集应该包含两部分：训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。数据集可通过在线资源获取，或者自己收集和标记数据。
## 2. 数据预处理
数据预处理对于机器学习任务非常重要，因为原始数据可能包含许多噪声和不一致性。下面是一些常见的数据预处理步骤：
- 数据
原创
2023-08-21 03:47:36
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1. 当前现状（1）CNN和RNN中在高光谱的分类中应用广泛，它们属于一种监督分类学习，依赖于充足的训练样本。对于标记好的训练样本，收集起来相当昂贵（可以理解为费时，费力）；（2）未被标记的样本可以以任意数据来获取；2. 明确本文工作针对以上问题，本文指出：能够同时探索并利用标记和未标记数据进行高光谱图像分类的网络将是一个非常有趣的问题！（其实就是作者看了GCN半监督分类的优势）3. 工作提出一种
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2024-07-16 13:59:46
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Q1:什么是2D卷积（多通道）A1:这里假设输入层是一个 5 x 5 x 3 矩阵，它有 3 个通道。过滤器则是一个 3 x 3 x 3 矩阵。首先，过滤器中的每个卷积核都应用到输入层的 3 个通道，执行 3 次卷积后得到了尺寸为 3 x 3 的 3 个通道。 面向多通道的 2D 卷积的第一步：过滤器每个卷积核分别应用到输入层的 3 个通道上，之后，这 3 个通道都合并到一起（元素级别的
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2024-03-27 11:30:33
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network）1、什么是CNN2、为什么用CNN3、CNN实现步骤4、如何用keras搭建一个CNN 1、什么是CNN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（
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2023-10-13 23:25:14
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LeNet - 5相关文献： Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition YANN LECUN, MEMBER, IEEE, LÉON BOTTOU, YOSHUA BENGIO, AND PATRICK HAFFNERPROCEEDINGS OF THE IEEE, VOL. 86, NO. 11, NOVEMBER 1998
因为NER任务与笔者之前做的CCF互联网金融新实体识别竞赛相关https://www.datafountain.cn/competitions/361所以这两个月也调研了一些NER的算法，这两年的NER算法思想主要集中在将词典信息融入训练过程，达到减少中文语义歧义的效果。当前竞赛NER任务的baseline：BERT + BILSTM + CRFBERT + IDCNN[1]
[1] Fas
1. 通道数问题 ：描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。最初输入的图片样本的 channels ，取决于图片类型；卷积操作完成后输出的 out_channels ，取决于卷积核的数量。此时的 out_channels 也会作为下一次卷积时的卷积核的 in_channels；卷积核中的 in_channels ，上面已经说了，
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2024-04-15 14:43:54
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DDD TriDef DVD 播放器面向Windows 的TriDef DVD播放软件是第一次DDD革命性可实时2D向3D转换的商业性实现。TriDef DVD播放器，能与一台可支持TriDef的显示器配合使用，来观看任意的三维DVD。TriDef DVD 播放机使用有专利权的实时转换过程，以增添一种令人惊奇的深入屏幕内部的三维效果。该过程可以对任何图像起作用，不论它是现场活动、传统动画、CG特效
目录一 、大模型落地需要”场景化AI“助力二、”场景化AI”核心就是CNN三、场景化AI模型构建四、深度学习CNN网络1 概念解读2 算法基础3 CNN架构4 CNN算法5 卷积计算6 激励函数7 算法优化8 模型演进一 、大模型落地需要”场景化AI“助力场景化AI的助力，就是深度学习，核心还是CNN，训练定制化的模型。因此大家务必掌握CNN。与传统机器学习相比，深度学习是从数据中学习，而大模型则
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2024-09-27 14:38:08
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vgg 预处理训练预处理测试预处理inception 预处理训练预处理测试预处理 看各种模型的 paper 发现，图片预处理是东一句西一句，有的干脆直接就说参考了前面某某某模型，搞得人晕头转向。下面就 Tensorflow 中对各个模型的预处理实现。（与对应模型论文描述的数据预处理有出入）vgg 预处理输入图片 height, widthRESIZE_SIDE_MIN = 256RESIZE_SI
什么时候用到CNN?CNN的出现是由观察图片的这三点特征得出的： 1）图片中需要识别的图案(pattern)远小于整张图片，因此我们不需要遍历整张图片去找出这个图案； 2）同样的图案可能出现在不同的位置，但它们的性质是一样的，因此可以采用相同的参数； 3）对一张图片的像素点采用下采样的方式不改变整体检测目标 根据这三个特征，我们就得到了CNN的实现框图：CNN的原理CNN是DNN的一种简单实现。
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2023-11-26 20:03:07
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1、LeNet-5论文这个可以说是CNN的开山之作，由Yann LeCun在1998年提出，可以实现对手写数字、字母的识别。结构如下：Input(32×32)–>CONV(6 filters)–>AvgPOOL–>CONV(16 filters)–>AvgPOOL–>FC(120)–>FC(84)–>FC(10)2、AlexNet论文 AlexNet于20
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2023-12-25 10:36:32
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我们准备建立一个如下的一个含有一个隐藏层的神经网络去实现回归分析，这个网络应有输入层、输出层、和隐藏层。 &n
©作者｜童湛本文将介绍我们组 NJU-MCG 在行为识别（Action Recognition）领域被 CVPR 2021 接收的一篇工作。任务介绍动作识别（Action Recognition）：对给定剪裁过视频（Trimmed Video）进行分类，识别这段视频中人物的动作。目前的主流方法有 2D-based（TSN, TSM, TEINet, etc.）和 3D-based（I3D, Slo
SVM是纯粹的分类模型支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，追求最大明显划分。感知机 （perceptron）：感知机是神经网络（深度学习）的起源算法，追求完全划分，先讲这个。感知机是二分类的线性模型， 其输入是实例的特征向量， 输出的是事例的类别，分别是+1和-1，属于判别模型。 感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例点完全正
