卷积网络的核心思想是将：局部感受野、权值共享以及时间或空间亚采样这三种结构思想结合起来获得了某种程度的位移、尺度、形变不变性.一、卷积层1.1 filter（滤波器） filter的大小也可以说是kernel size，即卷积核的大小。 1.1.1 局部感受野如果我们有1000x1000像素的图像，有1百万个隐层神经元，那么他们全连接的话（每个隐层神经元都连接图
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2024-10-20 07:37:21
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filters1、提到CNN，大家应该都见过这张图：（一开始的时候我对这张图其实是不理解的，不知道是什么意思）今天有一点新的理解，决定写下来，以备后续查看。2、首先我们来看feature map的含义：大家可以理解成，一个feature map就代表一个二维矩阵(图片尺寸大小)；对于一张图片来说，灰度图就只有1个feature map；对于一张彩色图片是有3个feature map的(红绿蓝)。3
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2024-03-25 13:55:14
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卷积卷积是一种定义在两个函数(\(f\) 和 \(g\))上的数学操作，旨在产生一个新的函数。\(f\) 和 \(g\) 的卷积可以写成 \(f\ast g\)，数学定义如下：\[\begin{align}
(f*g)(t) &={\int}_{-\infty}^{\infty}f(\tau)g(t-\tau) \tag{连续形式} \\
(f*g)(t) &={\sum}_{\t
再次回顾一下CNN，看到了一篇对CNN理解很到位的文章，所以想以自己的理解记录下来，以便复习。下一篇，就开始记录RNN， LSTM的学习历程。 1. 这张图很形象的解释了，filter也就是滤波器，是如何扫过一张图片，加以计算的。以第一个为例子，用图片上的3x3矩阵，和filter相乘，得到卷积的output的第一个数字-5。 2. 这张图，解释了为什么用滤波器，可
CNN中feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释，以及CNN 学习过程中卷积核更新的理解feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释feather map的理解在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起(像豆腐皮一样)，其中每一个称为一个feature map。feather
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2024-06-26 09:18:20
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1、为什么用CNN DNN参数太多，需要更简单的模型。 只看一小块区域。鸟嘴出现在图片的不同位置，但可以共用同一组参数。做subsampling对影像辨识没有太大影响，可以这样减少参数。 2、CNN结构 前两点通过卷积来处理，第三点通过池化来处理。 3、卷积每一个filter里的参数都是被学出来的。 做内积（对应位置相乘再求和
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2024-05-05 22:53:51
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CNNconvolutional neural network，不了解的可以学习https://arxiv.org/pdf/1901.06032.pdf，非常全面。 这里只是CNN的二次抽象，可以认为是这个话题的再次“全连接”层。核心步骤则是：卷积、池化对于分类问题，主要的流程： 至于卷积和池化则在后面代码介绍，一句话理解： 卷积就是抽取某些特征。filter就是卷积核，抽取某类特征，如果想抽取不
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2024-05-12 18:05:24
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针对于图像识别中常用的CNN，其原理中的卷积层和池化层是最让人不好理解的。在看完各位大佬的解释后，小弟趁热打铁把目前的理解做个简单的总结。 以下纯属个人理解，如有错误，请指正。卷积：通过filter在输入矩阵中按照一定步长（stride）去无间隙的扫描。 拿图像处理为例，出去常见的二维平面，增加了一个深度（depth）的维度，其中深度可以理解为三维平面。filter的深度必须与输入样本是一致的，就
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2024-04-12 10:37:19
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暑期学习 CNN 笔记#1. 传统NN 与 CNN同：它们都由具有权重和偏置的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的得分。普通NN里的一些计算技巧在CNN里依旧适用。异： CNN是具有三维体积的神经元（比NN多一个depth）。CNN利用输入是图片的特点把神经元设计成三个维度 ： width、height、depth（注意这里的depth不是网络的深度，而是描述神
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2024-08-05 08:24:21
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CNN中最重要的就是参数了，包括W,b。 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重视，那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢，我们能不能自己进行初始化呢？所有的初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/init_ops.py1、tf.constant_initializer()也可以简写为tf.Consta
卷积层：定义过滤器（观察窗口）大小，观察窗口里面装的是权重矩阵 观察窗口移动的步长一般为1 当多个窗口去观察时，各窗口的shape要相同 当窗口移动到图片的边界时：1.不越过去，提前一步停止观察 VALID 2.直接越过去，用零填充，超出部分填上0（0*权重=0，所以没影响） SAME彩色图片：多通道图片（R G B ，各一张表，所以一个观察窗口也有3张表）： 这是一个窗口3张表（权重），上面那一
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2024-09-06 00:01:10
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问题我们经常会用到过滤器filter，用于在处理变量的后操作。过滤器可以用在methods中，有两种思路可以实现，一个是采用全局过滤器，以官方文档中的代码为例：Vue.filter('capitalize', function (value) {
if (!value) return ''
value = value.toString()
return value.charAt(0).
CNN总结 CNN原理详解1. 三个基本层：① 卷积层：作为特征提取器。输出的feature_map尺寸计算公式：（原图尺寸-卷积核尺寸）/步长 + 1说明：这个尺寸是输入的单边长，1000*1000的尺寸就是1000现原图size:1000*1000，卷积核尺寸10*10，步长10，则输出feature_map尺寸：（1000 - 10）/10 +1 = 100即输出的f
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2024-04-16 10:03:47
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在DNN中，每一层根据上一层的信息进行识别 CNN:简化fully connected Network为什么CNN可以用于图像识别？ 1.一个neuron只需要看图的一小部分，即只需要连接一小部分。 2.一样的pattern可以共用同一组参数，减少参数的量。 整个CNN架构Convolution 黑白图片 把filer1放在左上角，做内积，根据stride移动stride =1，每次移动一格，得到
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2024-04-08 22:29:22
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CNN中减少网络的参数的三个思想：1） 局部连接（Local Connectivity）2） 权值共享（Shared Weights）3） 池化（Pooling）局部连接 局部连接是相对于全连接来说的。全连接示意图如下： 比如说，输入图像为1000*1000大小，即输入层有1000*1000=10^6维，若隐含层与输入层的数目一样，也有10^6个，则输入层到隐含层的全连接参数个数为10^6 *
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2024-05-02 18:06:06
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# Java Stream API的使用：filter、map与findFirst的结合
Java的Stream API是一种处理集合的高效且简洁的方法，它使得函数式编程在Java中得到了广泛应用。尤其是在数据处理的过程中，我们常常需要从大量的数据中筛选出特定的信息。这就需要用到Stream API中的几个重要操作：`filter`、`map`和`findFirst`。本文将详细介绍这三个方法的
目录1 CNN介绍2 WhyReference1 CNN介绍推荐看这位大佬的文章：卷积思想理解、Convolutional Neural Network（CNN）卷积神经网络初探2 WhyCNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积(Convolve)层的误差传到前一层的池化(Pool
1.用途：message_filter 是roscpp和rospy的实用程序库。 它集合了许多的常用的消息“过滤”算法。顾名思义，该类的作用就是消息过滤，当消息到达过滤器的时候，可能并不会立即输出，而是在稍后的时间点里满足一定条件下输出。2.过滤模式：为了提供统一的接口与输出，message_filters中所有的消息过滤器都遵循着相同的模式连接输入和输出。 输入是通过过滤器构造函数或者
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2024-07-23 15:55:19
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再次回顾一下CNN，看到了一篇对CNN理解很到位的文章，所以想以自己的理解记录下来，以便复习。下一篇，就开始记录RNN， LSTM的学习历程。 1. 这张图很形象的解释了，filter也就是滤波器，是如何扫过一张图片，加以计算的。以第一个为例子，用图片上的3x3矩阵，和filter相乘，得到卷积的output的第一个数字-5。 2. 这张图，解释了为什么用滤波器，可
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2024-04-05 22:20:03
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分解一张图片 CNN 的第一步是把图片分成小块。我们通过选取一个给定宽度和高度的滤波器来实现这一步。 滤波器会照在图片的小块 patch （图像区块）上。这些 patch 的大小与滤波器一样大。 如之前视频所示，CNN用滤波器来把图片分割成更小的 patch，patch 的大小跟滤波器大小相同。 我们可以在水平方向，或者竖直方向滑动滤波器对图片的
