介绍CNN指的是卷积神经网络，这个介绍网上资料多的很，我就不介绍了，我这里主要是针对沐神教程的CNN代码做一个笔记。理解有不对的地方欢迎指出。卷积神经网络里面最重要也是最基本的概念就是卷积层、池化层、全连接层、卷积核、参数共享等。图： 这个图是对下面代码的一个描述，对于一张图片，首先处理成28*28(这里一张图片只有一个通道)。通过第一层卷积层，得到20个通道的输出（每个输出为24*24），所以第
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2024-04-08 10:30:34
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上一期，我们一起学习了深度学习中卷积神经网络的通俗原理，深度学习三人行(第8期)----卷积神经网络通俗原理接下来我们一起学习下关于CNN的代码实现，内存计算和池化层等相关知识，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：CNN实现(TensorFlow)CNN之内存计算CNN之池化层小结公众号内回复关键字，即可下载代码，关键字见文末！一. CNN实现(TensorFlow)在TensorFlow中
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2024-08-08 11:08:38
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: // .com / adong7639 / p / 9145.
html
写的很好
'''
本文讲解的是在CNN中的batch normalization
'''
import torch
import torch.nn as nn
import copy
class Net(nn.Module):
def __init__(self, dim
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2024-03-27 10:01:48
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利用keras 实现cnn模型，关键在于： （1）原始数据的处理。（可输入的格式） （2）卷积层、池化层、全连接层的搭建 （3）各层对输入数据的size变化。1.库的导入 np_utils库中的功能，应该就是对label进行one-hot处理一类的操作。from models import Sequential 是keras搭建模型的一种框架，Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈。 将
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2024-04-20 20:34:36
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基础的理论知识参考：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480下面的代码也是基于上面文章的实现： 整个算法分为三个步骤：前向计算每个神经元的输出值aj
a
j
（j
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2024-04-19 22:23:03
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文章目录0. 前言0.1 读本文前的必备知识1. LSTM架构2. LSTM正向传播代码实现2.1 隐藏层正向传播2.2 输出层正向传播3. LSTM反向传播代码实现3.1 输出层反向传播3.2 隐藏层反向传播4. 实例应用说明5. 运行结果6. 后记7. 完整代码 0. 前言按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错
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2024-08-09 00:08:18
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目录(?)[+]
MATLAB实现CNN一般会用到deepLearnToolbox-master。但是根据Git上面的说明，现在已经停止更新了，而且有很多功能也不太能够支持，具体的请大家自习看一看Git中的README。 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码Auto
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2024-08-12 11:57:49
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一，基本思路生成数据(验证码样本)1.验证码类型我们这里生成的验证码是当前最常见的验证码即由26位大小写英文字母和0到9十个数字组成的字符型验证码。2.生成方式我们可以选择两种方式来生成我们的训练数据。一种是一次性生成几万张图(保存到本地)，另一种是定义一个数据生成器(数据未被保存)。两种方式各有千秋，第一种方式的好处是训练的时候显卡利用率高，如果你需要经常调参，可以一次生成，多次使用；第二种方式
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2024-05-17 09:57:08
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前言在我们训练神经网络时，通常使用的优化算法就是梯度下降，在这篇文章中，我以卷积神经网络为例，来具体展示一下在Pytorch中如何使用梯度下降算法来进行卷积神经网络的参数优化。1.网络搭建我们先来构建一个简单的卷积网络。import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Conv_net(nn.Module):
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2023-11-03 09:46:52
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卷积神经网络（CNN）CNN解决了什么问题人类的视觉原理卷积神经网络-CNN 的基本原理卷积--局部特征提取池化层（下采样）——数据降维，避免过拟合全连接层——输出结果使用pytorch 实现卷积神经网络--(MNIST实战) 该博客仅用于记录学习过程，避免忘记方便以后复习卷积神经网络最擅长的就是进行图像处理问题，它受到人类视觉神经系统的启发。 CNN具有两大特点： 1、能够有效的将大数据量的图
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2023-12-02 23:51:19
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摘要CNN卷积神经网络是图像识别和分类等领域常用的模型方法。由于CNN模型训练效果与实际测试之间存在较大的差距，为提高自由手写数字的识别率，尝试使用TensorFlow搭构CNN-LSTM网络模型，在完成MNIST数据集训练的基础上，基于python的flask框架实现对自由手写数字的识别，并展示线性回归模型、CNN模型及CNN-LSTM模型在手写数字上的识别结果。CNN-LSTM模型代码实现CN
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2024-02-24 22:57:12
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1.前言最近需要用到卷积神经网络(CNN)，在还没完全掌握cuda+caffe+TensorFlow+python这一套传统的深度学习的流程的时候，想到了matlab，自己查了一下documentation,还真的有深度学习的相关函数。所以给自己提个醒，在需要用到某个成熟的技术时先查一下matlab的帮助文档，这样会减少很多时间成本。记得机器学习的大牛Andrew NG.说过在硅谷好多人都是先用m
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2024-08-08 11:46:29
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CNN(Convolutional Neural Network)卷积神经网络对于MNIST手写数字识别的实战代码和心得首先是对代码结构思路进行思路图展示，如下： 参数和原理剖析： 因为MNIST图片为长和宽相同的28像素，为黑白两色，所以图片的高度为1，为灰度通道。 在传入的时候，我定义的BATCH_SIZE为512，所以具体的输入维度为(512,1,28,28) 我的CNN卷积神经网络的为两层
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2024-07-23 11:33:27
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前期工作：下载安装matlab和下载MatConvNet以及下载GPU相关文件和配置GPU。 具体请参见我之前的文章： 1. 深度学习 2. MatConvNet（CNN）的配置和相关实验结果,CNN学习使用 ： 2. 深度学习 3. MatConvNet (CNN)的介绍和下载以及CPU和GPU的安装配置，Matlab2016 ： 准备工作： 1. 打
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2024-04-03 12:55:21
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1. 导入各种模块基本形式为：import 模块名from 某个文件 import 某个模块2. 导入数据(以两类分类问题为例，即numClass = 2)训练集数据data可以看到，data是一个四维的ndarray训练集的标签3. 将导入的数据转化我keras可以接受的数据格式keras要求的label格式应该为binary class matrices，所以，需要对输入的label数据进行转
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2023-09-19 22:39:58
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1. 背景知识 主要参考如下链接： https://github.com/mbadry1/DeepLearning.ai-Summary http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.html http://www.deeplearningbook.org/contents/convnets.html 1.1 CNN原理 CNN 是N
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2024-10-15 09:42:35
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代码源码整体架构由三部分组成（1）提取特征的卷积网络extractor（2）输入特征获得建议框rois的rpn网络（3）传入rois和特征图，获得分类结果和回归结果的分类网络classifier伪代码：class FasterRCNN(nn.Module):
def __init__(self, ...):
super(FasterRCNN, self).__init__(
机器学习之MATLAB代码--CNN预测 _LSTM预测 （十七）代码数据结果 代码下列代码按照下列顺序依次：1、clc
clear all
%%
load('Test.mat')
Test(1,:) =[];
YTest = Test.demand;
XTest = Test{:,3:end};
%% LSTM CNN CNN-LSTM
[LSTM_YPred]=LSTM_Predcit(
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2024-09-25 10:38:48
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在阔别了将近三个月之后，笔者又准备更新博客了。对于前两个多月的未及时更新，笔者在此向大家表示歉意，请大家原谅。 本次博客的更新是关于Faster R-CNN的源码。首先说一下笔者为什么要更新Faster R-CNN的源码解析，有以下两个原因：1. 笔者的研究方向和目标检测有一些关系。虽然不是纯做目标检测，但是像Faster R-CNN这样的经典框架
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2024-10-15 09:48:00
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很久没有做图形系统的东西了，之前因为家中出了些事情，把精力主要放到了一些杂务和俗务上。最近回过头来看看，离京前的日记里，清楚地标明着，DX11 Shader Reflect的问题还没有解决。DX9时代带过来的习惯，因为DX9时代的Shader编撰是离不开D3DX库的，因此，感觉上总是习惯把Shader Reflect和ID3DXEffect9理解为同一个层次的东西，而且当时学习DX的时候，也是Ef
