简 介： 这是love1005lin在CSDN上2021-11-19发布的一篇深度学习的卷积神经网，内容整理的精简，移动，现在将其进行转载，并发布在公众号“TSINGHUAZHUOQING”中。深度学习-卷积神经网络（CNN） : 关键词： CNN
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2024-08-12 11:45:45
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之前被问到了CNN类基础模型的一些特性，比如1X1卷积，还有经典卷积网络发展及为什么采用此结构，结果被问住了。学习过程中其实没有做过更深层次的思考，比如为什么会选择这种架构，可不可以采用其他结构来替换，只是会用一些经典模型。到最后别人问几个为什么就不知道了。基础还是要加强呀。现在先参考别人的专栏还有论文总结一下。LeNet-5最早的卷积网络结构，引入了卷积结构提取图像特征，同时包含池化，激活函数和
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2024-06-20 18:15:09
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其实在 4 个月之前我写过一篇叫“Python · 神经网络(八)· ConvLayer”的文章，不过现在看回去觉得写的有点太概括性了；如果直接往下写的话，估计观众老爷们(以及我自己)的逻辑都理不顺 _(:з」∠)_所以我打算重写一次，而且这次会对之前 NN 系列的文章做一个汇总性说明；换句话说，我会从头开始讲如何实现 CNN 而不是接着 NN 的逻辑来讲(这也是为什么我没有接着用“神经网络”这个
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2024-08-12 11:50:46
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从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。 其实，如果我们顺着神经网络
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2024-04-02 11:06:19
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由于深度学习的方便灵活，其受到了CV以及NLP领域的的极大关注，特别是CV领域，随着深度学习网络结构的层出不穷，CV领域的baseline被极大地提升。本文回顾总结CV领域中几种网络结构的特点及其动机。 大体有两个方向：1）有效加深网络，2）网络轻量化。1、LeNet 2层卷积，3层全连接层，现在看来该网络稀松平常、没有任何特点，但是在当时，LeNet是开创性的工作。2、AlexNet （2012
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2024-03-20 13:22:56
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1 LeNet-5 （1998） 第一个被提出的卷积网络架构，深度较浅，用于手写数字识别。 2 AlexNet （2012）架构为：CONV1 ->MAX POOL1 ->NORM1 ->CONV2 ->MAX POOL2 ->NORM2 ->CONV3->CONV4->CONV5->Max POOL3-
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2024-04-04 16:30:59
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CNN卷积神经网络详解Why CNN局部感受野(local receptive fields)权值共享(Shared weights and biases)池化(Pooling)总的来看 Why CNN首先回答这样一个问题，为什么我们要学CNN，或者说CNN为什么在很多领域收获成功？还是先拿MNIST来当例子说。MNIST数据结构不清楚的话自行百度。。我自己实验用两个hidden layer的D
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2024-04-26 15:26:27
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CNN入门学习CNN —— Convolutional Neural Network —— 卷积神经网络在2012年的ImageNet（类似计算机视觉的奥林匹克比赛），CNN崭露头角，大幅度降低了图片分类的误差。从此之后，各个科技巨头公司开始使用深度学习作为技术战略部署，体现在自己的公司文化上。比如：Facebook 运用神经网络用于自动标注算法谷歌 使用 神经网络图片搜索亚马逊使用商品推荐Pin
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2024-05-17 09:56:18
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一、二叉树入门之前我们实现的符号表中，不难看出，符号表的增删查操作，随着元素个数N的增多，其耗时也是线性增多的，时间复杂度都是O(n),为了提高运算效率，接下来我们学习树这种数据结构。1.1 树的基本定义树是我们计算机中非常重要的一种数据结构，同时使用树这种数据结构，可以描述现实生活中的很多事物，例如家谱、单位的组织架构、等等。树是由n（n>=1）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫
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2024-10-09 21:06:22
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今天是国庆节，上午文老师和张敬老师给我们讲了模式识别，神经网络以及卷积神经网络的一些知识，学到了很多新的东西，对于之前不求甚解的逻辑性问题也懂了不少，豁然开朗的感觉，特此进行记录。 模式，PCA，SVM，神经网络，范数的作用，局部连接的神经网络，卷积神经网络，卷积神经网络的三个重点，待深入问题 1 模式识别 Pattern与feature 根据解析几何原理，画一条线，线的左边小于0，线的右
卷积网络通常只由三种类型的层组成：CONV、POOL（除非另有说明，否则我们默认假设为Max POOL）和FC（fully connected的缩写）。我们还将把RELU激活函数显式地写为一个层，它使用非线性函数对数据进行处理。下面，我们将讨论如何将这几个层堆叠在一起以形成整个网络。 ConvNet架构最常见的形式是堆叠几个CONV-RELU层，然后在它们后面加上池化层，并重复此模
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2024-03-19 13:40:33
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NO.1卷积神经网络基本概念 CNN是第一个被成功训练的多层深度神经网络结构，具有较强的容错、自学习及并行处理能力。最初是为识别二维图像而设计的多层感知器，局部连接和权值共享网络结构类似于生物神经网络。卷积神经网络的权值共享（weight sharing）的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。神经网络NN的基本组成包括
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2024-04-30 21:58:30
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几个比较有名的卷积神经网络结构，详细的请看CS231nLeNet：第一个成功的卷积神经网络应用AlexNet：类似LeNet，但更深更大。使用了层叠的卷积层来抓取特征（通常是一个卷积层马上一个max pooling层）ZF Net：增加了中间卷积层的尺寸，让第一层的stride和filter size更小。GoogLeNet：减少parameters数量，最后一层用max pooling层代替了全
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2024-03-04 09:33:20
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待学习区：1、先提一嘴，还有个正则化的没学。（减少过拟合）2、还一个 CNN反向传播没学。代码基于keras库LeNet-51、网络结构400是5*5*16个参数，经过两层全连接层Fully connected layer最后到0-9这十个神经元输出。450+6是5×5×3×6个+6个偏置，一个卷积核一个偏置。48000+120就是用120个神经元处理400个特征，120×400+12
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2024-03-20 23:10:58
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目录引言动机方法Meta Mobile BlockInverted Residual Mobile BlockEMO实验参数比对性能指标可视化效果结论 Title: Rethinking Mobile Block for Efficient Neural ModelsAuthor:Jiangning Zhang et al. (腾讯优图、浙大、北大、武大)Paper: https://arxiv
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2024-10-21 13:21:29
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CNN (Convolutional Neural Network) 顾名思义，将卷积用在了网络结构中，本质还是利用卷积核提取二维数组（图片）中的特征信息。其运算过程如下图，蓝色部分为输入图片，绿色部分为卷积操作之后得到的特征图，蓝色边缘虚线部分是作的填充，使得卷积之后的特征图与原图大小相同。 CNN的鼻祖是1998年Yan LeCun首次提出的神经网络LeNet-5，后来20年间没有大的突破被传
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2024-05-31 10:31:00
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文章目录经典CNN网络经典网络的改进点AlexNetZFNetVGGNetGoogleNet InceptionInception V3ResNet50MobileNetShuffleNetEffcientNet 经典CNN网络AlexNetZFNetVGGGoogleNet InceptionInception V3ResNet50MobileNetShuffleNetEffcientNet经
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2024-08-07 19:17:17
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一、概述论文：Densely Connected Convolutional Networks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf作为CVPR2017年的Best Paper, DenseNet脱离了加深网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提升网络性能的定式思维,从特征的角度考虑,通过特征重用和旁路(Bypass)设置,既大
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2024-03-22 15:49:31
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第九讲 CNN架构 上一章中讨论了不同的深度学习框架，包括有TensorFlow、PyTorch、Caffe，这一章中将会讨论CNN架构方面的内容。 在这里会深入探讨那些ImageNet比赛获胜者所用的最多的神经网络架构，比如AlexNet、VGG、GoogleNet和ResNet。 （1）LeNet 它可以看作是通信网络的第一个实例，并在实际应用中取得
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2024-05-16 05:07:08
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CNN的网络结构跟 TNN的网络结构是十分相似的。TNN缺点：全连接，数据大 的时候参数极多，处理十分浪费。大多的参数也会导致网络过度拟合（why？）。正因为这个缺点，CNN就出现了。CNN整体采用局部连接，实现参数共享。大量减少参数数目。1.CNN的每一层神经元排列结构与TNN的区别？CNN中每一层的的神经元排列成3个维度。2.CNN中各个层的分布：（1）输入层，输入的为原始数据大小。例如：32
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2024-05-24 19:29:15
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