最近在恶补深度学习相关的基础，在学习卷积神经网络的时候，为了加深对卷积的理解，同时知道其在各个流行框架的底层具体实现过程，查阅了一些资料，下面写出自己的总结和理解！0 目录：CNN中卷积的计算规则卷积在caffe框架下的具体实现（重点理解！！！）1. CNN中卷积的计算规则1.1假设输入图像大小为HxW，卷积核大小：k x k 边界填充: P, 步长: S输出图像H: (H-k+2*
转载
2024-10-11 14:18:29
31阅读
卷积神经网络CNN卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括输入层，隐藏层，输出层，其中，隐藏层有包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。卷积层用于提取特征，池化层也就是下采样，常见
转载
2024-03-19 13:40:44
75阅读
CNN的概念卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)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，输出是每个分类的分数。CNN的结构层次基础的CNN由卷积(convolution), 激活(activation), and 池化(pooling
转载
2024-03-18 13:51:42
87阅读
卷积神经网络_（1）卷积层和池化层学习卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个2
转载
2024-04-02 15:50:51
53阅读
1.引言
介绍CNN（Convolutional Neural Networks）概念。
详细介绍CNN所涉及到的数学公式以及如何理解这些数学公式。
CNN的实际应用与优缺点。
结合tensorflow快速实现CNN架构。
2.CNN架构与涉及到的概念2.1卷积的概念 卷积在图像处理中用于平滑窗口，滤波去噪等操作。在CNN中是为了提取特征。将像素级别
转载
2024-03-22 14:08:44
56阅读
一、常规卷积操作假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为3、输出通道为4。 那么一般的操作就是用4个（333）的卷积核来分别同输入数据卷积，得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据，是因为刚开始3×3×3的卷积核的每个通道会在输入数据的每个对应通道上做卷积，然后叠加每一个通道对应位置的值，使之变成了单通道，那么4个卷积核一共需要(3×3×3)×4 =108个参数。二、深度可分离卷
转载
2024-03-19 13:45:27
230阅读
参考书目：陈允杰.TensorFlow与Keras——Python深度学习应用实战.北京:中国水利水电出版社,2021本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法。卷积神经网络卷积神经网络其实是做互相关运算，和概率论里面的卷积公式不是一个东西。理论就不过多介绍了，记住卷积神经网络是用于图像处理的，并且接受的输入不再是机器学习或者多层感知机里面的二维输入
转载
2023-10-09 13:52:28
72阅读
卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）:至少在网络中的一层使用卷积运算来代替一般矩阵运算的神经网络。结构类似人类或动物的视觉系统的人工神经网络，通常包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully-connected Layer）。1、卷积运算 上面两种分别是
转载
2023-10-09 13:51:56
92阅读
%%=========================================================================
%函数名称：cnntrain（）
%输入参数：net，神经网络；x，训练数据矩阵；y，训练数据的标签矩阵；opts，神经网络的相关训练参数
%输出参数：net，训练完成的卷积神经网络
%算法流程：1）将样本打乱，随机选择进行训练；
%
转载
2024-01-25 20:21:10
74阅读
看了前面2篇关于卷积神经网络的博客，应该对卷积神经网络有了大概的了解吧！如下，我将介绍我个人所学的东西。首先CNN的整体网络结构为： 在了解卷积神经网络前，首先要理解卷积是如何进行计算的： 一．比如次博客的：关于对convn讲解的就很好，其中conv2就是convn为2维时的卷积。语法格式：（u,v）;计算矩阵u，v的卷积，w的尺寸为size（u）+size（v）-
转载
2023-10-13 06:42:21
106阅读
对TCN时空卷积网络进行简单的python实现,用于理解TCN网络运行机制并以备后查，运行环境为python3.8.6 ，创建项目目录如下： 1.其中test.csv和train.csv分别为测试和训练数据，为随机创建的回归数据，columns =[ a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,y] 其中y是标签列； 2.run.py为执行脚本,实现训练-输出模型-测试-输出测试结果
转载
2023-10-08 07:46:42
510阅读
卷积层的主要目的是滤波。 注意事项： 卷积运算后的输出无论在宽度上还是高度上都比原来的小 核和图片窗口之间进行的是线性的运算 滤波器中的权重是通过许多图片学习的 池化： 池化层和卷积层很类似，也是用一个卷积核在图上移动。唯一的不同就是池化层中核和图片窗口的操作不再是线性的。 最大池化和平均池化是最常见的池化函数。最大池化选取当前核覆盖的图片窗口中最大的数，而平均池化则是选择图片窗口的均值。卷积核
转载
2024-08-08 11:30:19
65阅读
之前看过很多次相关的讲解，似懂非懂，还总是忘，这次记下来。首先明确几个概念：1、卷积核其实就是一个矩阵（2*2，3*3等等），它的作用就是提取特征2、CNN网络训练时会初始化卷积核的内的权值，而网络训练的目的就是提高卷积核提取特征的能力上图左侧是将每一个参数都全连接到每一个神经元上，若输入参数很多，则会导致计算困难，为了简化计算，选择上图右侧的局部感受野，即每个神经元只管一整张图的一部分，只要所有
转载
2024-03-20 22:21:32
364阅读
为什么CNN中的卷积核一般都是奇数 为什么CNN中的卷积核一般都是奇奇数*奇数，没有偶数*偶数的？咱们经常见到的多为 3 * 3、5*5;怎么从来没有见过 4*4，6*6 之类的卷积核？无论奇数 or 偶数，都是能够做卷积的呀之前学习的时候真的没有想过这些问题，再复习时，觉得全是 Why?说明之前还是没有搞明白从AlexNet模型的11*11、5*5、3*3，还有VGG开始统一卷积核为3
转载
2024-04-25 12:00:43
122阅读
目录一：卷积神经网络二：局部感受野三：卷积层四：池化层五：激活层六：全连接层七：卷积神经网络算法过程一：卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习(deep learning)的代表算法之一；卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类；卷积神经网络发展迅速，并
转载
2023-11-14 10:48:25
74阅读
CNN（Convolutional Neural Network） （1）CNN的概念 CNN，常被称作卷积神经网络，经常被用于图像处理。 CNN最关键的两个步骤是：卷积与池化。以下是它的过程图： CNN之所以能够进行卷积，有两点理由：1.图像的模式会远远的小于整张图片；2.图像中相同的模式会出现在不同的位置。 CNN之所以能够进行池化，主要是因为图像中有很多冗余点，即使我们对它进行s
转载
2023-10-20 18:59:06
397阅读
说明本篇博客记录的是论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中的实验实现过程，一篇介绍使用CNN对句子进行分类的论文。尽管网上有些代码已经实现了使用CNN进行句子分类(TextCNN),但是是基于Theano来实现的，本文将介绍使用TensorFlow来实现整个论文的实验过程，一方面熟悉使用TensorFlow API,
一、卷积网络基本概念作用：也可以称作为滤波器，是消除噪声(在图像上是指引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块)，提取主要研究对象。优点：参数共享利用BP自动学习权重特征缺点：需要大量的有监督数据特征：较浅的卷积层感受野较小，学习到一些局部区域的特征。较深的卷积层具有较大的感受野，能够学习到更加抽象一些的特征(图像更加精华的内容)。具有平移不变性（ translation invariance）图像的
CNN卷积神经网络启发想要识别的物体特征会出现在不同图像的不同区域卷积层卷积神经网络是包含卷积层的神经网络一个卷积层包含多个卷积核用于识别多个图像特征卷积层作用 卷积是一种局部操作，通过一定大小的卷积核作用于局部图像区域获得图像的局部信息。下面以三种边缘卷积核（也可成为滤波器）来说明卷积神经网络中卷积的作用 如图的三种滤波器分别为整体边缘滤波器，横向边缘滤波器和纵向边缘滤波器，试想，若原图像素（x
一、卷积层的计算4 4的输入矩阵 和 3 3 的卷积核 :在步长（stride）为 1 时，输出的大小为 ( 4 − 3 + 1 ) × ( 4 − 3 + 1)计算公式： ● 输入图片矩阵 大小： ● 卷积核 ： ● 步长： ● 填充大小（padding）：输出图片大小为： ● 步长为2，卷积核为33，p=0的卷积情况如下： 当卷积函数中padding='same’时，会动态调整 值
