卷积神经网络——卷积层CNN怎么进行识别什么是卷积图像上的卷积GIF动态卷积图权值共享 该博客主要是对网上知识点的学习和整理，方便日后复习。侵删。 卷积神经网络（CNN）一般由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）CNN怎么进行识别当我们给定一个“X”的图案，计算机怎么识别这个图案
转载
2024-04-02 09:49:57
66阅读
实验内容和原理卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。CNN整体架构：卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络，隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的核心模块。该网络模型通过采用梯度下降法最小化损失函数对网络中的权重参数逐层反向调节，通过频繁的迭代训练提高网络的精度。卷
转载
2024-04-08 10:28:57
92阅读
一、卷积神经网络（CNN）1、常见的CNN结构有：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet等。目前效率最高的是ResNet。2、主要的层次： 数据输入层：Input Layer 卷积计算层：CONV Layer ReLU激励层：ReLU Incentive Layer（功能就是和激活函数一样，具有非线性的能力） 池化层：Pool
转载
2024-03-21 10:18:07
231阅读
哈哈哈，又到了讲段子的时间准备好了吗？今天要说的是CNN最后一层了，CNN入门就要讲完啦。。。。。先来一段官方的语言介绍全连接层（Fully Connected Layer）全连接层常简称为 FC，它是可能会出现在 CNN 中的、一个比较特殊的结构；从名字就可以大概猜想到、FC 应该和普通层息息相关，事实上也正是如此。直观地说、FC 是连接卷积层和普通层的普通层，它将从父层（卷积层）那里得到的高维
转载
2024-05-31 11:57:45
49阅读
一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。
解析：一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体, 训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通
转载
2024-05-22 20:01:40
44阅读
最近帮朋友看毕业 Report，主要对比视觉识别比较前沿的两个模型，ViT（Vision Transformer） 和 EfficientNet. 需要可视化解释一下这两模型对同一任务的不同之处。EfficientNet 主要组件是 CNN 还好，CNN 在可视化各位大佬都做了，但 ViT 的 Transformer 在图像方面，说实话都不知道可视化哪部分，开头 patch 的转换部分或
转载
2024-06-18 09:54:12
38阅读
CNN是一种人工神经网络，CNN的结构可以分为3层：卷积层(Convolutional Layer) - 主要作用是提取特征。 池化层(Max Pooling Layer) - 主要作用是下采样(downsampling)，却不会损坏识别结果。 全连接层(Fully Connected Layer) - 主要作用是分类。 1.CNN解决的问题CNN卷积神经网络是一种专门用来处理具有类似网格结构的数
转载
2024-04-07 20:54:26
74阅读
1、神经网络首先了解神经网络，大家移步这俩篇博客，一篇为纯理论，一篇为实战加理论。机器学习之神经网络学习及其模型入门讲解：使用numpy实现简单的神经网络(BP算法)2、卷积神经网络之层级结构cs231n课程里给出了卷积神经网络各个层级结构，如下图 上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如
转载
2024-04-07 21:20:29
50阅读
1、模型1LeNetnet = torch.nn.Sequential( #Lelet
Reshape(),
nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5, padding=2), #b*1*28*28 =&g
转载
2024-06-12 20:55:07
76阅读
初始设置神经网络 激活函数、数据预处理、权重初始化、正则化、梯度检查训练中的动态变化 监控整个训练过程、参数更新、超参数优化模型评估和模型集成1. 激活函数不同的激活函数：Sigmoid激活函数：（存在的问题）饱和神经元将使梯度消失 如果输入的值过大或者过小，就会使得dw为0，使得梯度消失sigmoid函数的输出是一个非零中心的函数：意味着反向传播时，如果输入值全部为正数或者负数，那么dw就会是x
8.Activation Function8.1 Sigmoid 型函数 σ(x)=11+e(−x)
σ
(
x
)
=
1
转载
2024-04-01 08:23:32
60阅读
卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入 卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。 全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失 输出层：用于输出结果当然中间还可以使用一些其他的功能层:归一化层（Batch Normalization）：在CNN
转载
2024-02-20 07:58:17
87阅读
作者丨陀飞轮@知乎（已授权）导读本文主要解析了CNN based和Transformer based的网络架构设计，其中CNN based涉及ResNet和BoTNet，Transformer based涉及ViT和T2T-ViT。从DETR到ViT等工作都验证了Transformer在计算机视觉领域的潜力，那么很自然的就需要考虑一个新的问题，图像的特征提取，究竟是CNN好还是Transforme
转载
2024-05-22 21:50:03
31阅读
文章目录目录1.CNN学习2.Keras深度学习框架 目录1.CNN学习 卷积神经网络CNN总结 从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构
转载
2024-03-29 14:18:10
118阅读
Introduction激活函数（activation function）层又称 非线性映射 (non-linearity mapping) 层，作用是 增加整个网络的非线性（即 表达能力 或 抽象能力）。深度学习之所以拥有 强大的表示能力 ，法门便在于 激活函数 的 非线性 。 否则，就算叠加再多的线性卷积，也无法形成复杂函数。然而物极必反。由于 非线性设计 所带来的一系列 副作用（如 期望均值
转载
2024-05-31 09:30:39
205阅读
作为一个目标检测领域的baseline算法，Faster-rcnn值得去仔细理解里面的细节按照总分总的顺序剖析。
转载
2024-06-07 11:29:50
50阅读
【模型顺序】：LeNet-5；AlexNet；ZFNet；VGGNet；Net In Net；GoogLeNet Inception V1-V4；ResNet；DenseNet；NasNet；SE-Net；MobileNetV1-V2 【LeNet-5】1、出处：1998年；Yann LeCun；2、贡献：非常高效的手写体字符识别卷积神经网络；是其他复杂CNN的基础；3、网络
转载
2024-05-23 13:43:43
102阅读
目录池化层为什么引入池化层概述为什么采用最大值方法实现过程全连接层概述全连接转为卷积卷积网络的结构总结层的组合模式 池化层为什么引入池化层通常，卷积层的超参数设置为：输出特征图的空间尺寸等于输入特征图的空间尺寸。这样如果卷积网络里面只有卷积层，特征图空间尺寸就永远不变。虽然卷积层的超参数数量与特征图空间尺寸无关，但这样会带来一些缺点。空间尺寸不变，卷积层的运算量会一直很大，非常消耗资源。卷积网络
转载
2024-09-05 13:01:44
27阅读
网络七层模型网络七层协议，更专业的名字OSI互联参考模型。七层协议顾名思义有七层，从上到下：应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。OSI中的上面4层（应用层、表示层、会话层、传输层）为高层，定义了程序的功能；下面3层（网络层、数据链路层、物理层）为低层，主要是处理面向网络的端到端数据流。应用层在应用层中，为操作系统或者网络应用程序提供访问网络服务的接口，其实质就是协议常见的有
转载
2024-10-11 21:24:49
32阅读
# PyTorch卷积神经网络（CNN）简介
## 1. 前言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种在图像识别、计算机视觉等领域中广泛应用的深度学习模型。PyTorch是一个基于Python的开源深度学习框架，提供了丰富的工具和接口来构建和训练神经网络。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的3层CNN，并给出相应的代码示例。
##
原创
2024-02-01 04:54:43
65阅读
