繁杂的样本难以抹去你的光芒我只希望我能够一睹你的模样——题记这诗让我憋了半个小时才憋出来……CNN各层通道数的设置CNN和DNN不同，每层不是一维的，而是三维的，有长宽厚三个维度。输入层（可以当做汇合层与下一卷积层连接）的通道数往往是3，分别保存RGB三色（如果是灰度图，通道数可以设为1，保存的颜色可以是RGB中的任意一个，反正它们都相等）。对于通道数为n前层，下一层卷积层的通道数为
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2024-03-16 00:21:06
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目录CNN中输入Tensor滤波器运算感悟总结CNN中输入TensorCNN的输入形状通常为4，分别用一个字母代表每个轴上的长度，那么它的shape为：[B,C,H,W]我们从右往左看：对于H、W，我们应当能想到它是输入图像的长度与宽度，比如在fashion图像数据集里的图像数据为28*28、VGG-16神经网络所使用的图像大小224*224。C表示的颜色通道数，常见的RGB通道为3，而灰度图像的
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2024-04-17 14:18:17
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卷积神经网络与前面学的常规神经网络很相似，也有输入、权重、偏差、损失函数、激活函数、全连接层等概念，之前的一些小的技巧也仍然适用。与常规神经网络的对比卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs / ConvNets）明确的假设输入inputs为图像，这使得ConvNets需要前向传播更加高效的执行，同时要大幅度的减小网络中的参数数量。常规神经网络：接收一个输
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2024-04-07 11:58:23
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1、各层作用 输入层 输入层是整个神经网络的输入，一般代表的是图片的像素矩阵(一般为三维矩阵，即像素x像素x通道)卷积层 每一层卷积都会提取数据特征,再经过组合和抽象形成更高阶的特征。池化层 保留最显著的特征，提升模型的畸变容忍能力（平移不变性）。池化层可以非常有效地缩小图片的尺寸。从而减少最后全连接层的参数，在加快计算速度的同时也防止了过拟合的产生，提高了
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2023-10-08 08:27:04
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1、首先介绍tf.nn.conv2d()函数, 其函数原型：conv2(
input,
filter,
strides,
padding,
use_cudnn_on_gpu=None,
data_format=None,
name=None
)(1) input(输入)：类型为tf.float32或tf.float64。通常指需要做卷积的输入
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2024-04-11 14:19:07
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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
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2024-04-07 21:20:29
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卷积网络 2基础卷积函数的变体zero-pad如何训练数据类型卷积的高效关于数据类型nextVariants of the basic convolution functionzero-padhow to trainData typesEfficient convolution algorithmsmore information about data typesnext 卷积网络 (2)基础卷
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2024-04-15 15:03:46
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隐藏层不是输入或输出层的所有层都称为隐藏层.激活和池化都没有权重使层与操作区分开的原因在于层具有权重。由于池操作和激活功能没有权重，因此我们将它们称为操作，并将其视为已添加到层操作集合中。
例如，我们说网络中的第二层是一个卷积层，其中包含权重的集合，并执行三个操作，即卷积操作，relu激活操作和最大池化操作。传入Linear层之前展平张量在将输入传递到第一个隐藏的Linear层之前，我们必须res
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2024-05-21 18:13:38
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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
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2024-03-29 14:18:10
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目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势： 二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序+数据分享下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与CNN-LSTM（卷积-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据时序预测输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量时序预测，输入输出个数可自行指定）归一
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2024-07-02 09:47:52
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《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记 Day4卷积神经网络CNN1.整体结构CNN主要应用于图像识别，语音识别等场合。 之前介绍的神经网络可以称为全连接神经网络，Affine层后面跟着激活函数层，最后再经过Affine层和Softmax层输出最后的结果。 CNN是卷积层+激活函数层+池化层+···+Affine层+激活函数层+Affine层+Softmax层。靠近输出的层使用之前的Affine+
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2024-06-26 04:44:26
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前几天在看CS231n中的CNN经典模型讲解时，花了一些时间才搞清楚卷积层输入输出的尺寸关系到底是什么样的，现总结如下。（可以参照我画的题图理解卷积层的运算） 卷积层尺寸的计算原理输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义相同，但是后三个维度（图像高度、图像宽度、图像通道数）的尺寸发生变化。权重矩阵（卷积核）
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2024-03-21 10:12:44
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在之前的学习中，没有认真了解卷积神经网络，由于一些原因需要使用CNN来做图像分类，开始学习了卷积神经网络，参考了一些资料并做了这份记录为什么要用卷积神经网络在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像，可以表示为一个1000000的向量。如果使用全连接层来进行处理的话，假设隐含层于输入层数量一样，那么从输入层到隐含层的参数数量为1000000×1000000=10^1
CNN Features off-the-shelf: an Astounding Baseline for Recognition 解读0 摘要最近的结果表明，卷积神经网络提取的通用描述符非常强大。本文添加了许多证据，证明确实如此。我们针对不同识别任务进行了一系列实验，这些实验使用了OverFeat网络，经过训练后可以在ILSVRC13上进行图像分类。我们使用从OverFeat网络提取的特征作为
CNN-二维卷积层卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。卷积神经网络均使用最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。二维互相关运算虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关（cross-correlation）运算。在二维卷积层
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2024-09-21 13:25:16
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理解一 LSTM的输入变成四个，分别是输入，以及三个控制门开闭的信号。三个信号分别通过输入经过线性变换得到。如下图所示理解二 课程这里我的理解是：这里是一个向量，是各个LSTM cell中cell的值组成的向量。是一个输入样本，也是一个向量。把LSTM cell看作是一个neuron来看LSTM和传统神经网络的联系时。LSTM cell的输入是一个4个scalar（一个input，以及三个控制ga
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2024-07-01 08:17:37
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行人检测 概述：RCNN系列，YOLO系列和SSD系列。其中RCNN系列算法是现在使用的最广泛的基于深度学习的行人检测算法。 在说行人检测之前不得不说一下目标检测。行人检测是目标检测下的一个分支，其检测的标签是行人。我理解的目标检测是准确地找到给定图片中对象的位置，并标出对象的类别。目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题。但是，这个
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2024-06-03 10:15:03
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LeNet手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。卷积网络的第一个成功应用是由Yann LeCun在20世纪90年代开发的，其中最著名的是用于读取邮政编码、数字等的LeNet体系结构。AlexNetA
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2024-08-08 22:08:39
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CNN——Convolutional Neural Network
卷积神经网络简介特点 将大数据量的图片降维成小数据量有效保留图片特征应用领域 人脸识别、自动驾驶、无人安防CNN解决的问题 图像的数据量太大，导致成本很高，效率很低图像在数字化的过程中容易丢失特征（其实就对应了两个特点）下面具体看一下这两个问题数据量大图像是由很多像素构成的，每
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2024-04-08 10:40:04
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