一、神经网络为什么比传统的分类器好1.传统的分类器有 LR（逻辑斯特回归） 或者 linear SVM ，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。对于非线性可分的样本，可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开。但为什么效果不好，主要原因是你很难保证样本点的分布
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2023-11-26 17:07:29
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文章目录一、前期工作1、设置GPU(如果是cpu，可忽略此步)2、导入数据3、归一化4、可视化图片5、调整图片格式二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、知识点详解1、MNIST手写数字数据集介绍2、神经网络程序说明3、网络结构说明参考资料 一、前期工作1、设置GPU(如果是cpu，可忽略此步)import tensorflow as tf
gpus = tf.config.l
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2023-10-12 13:38:57
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MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据库是一个大型手写数字数据库，通常用于训练各种图像处理系统。该数据库还广泛用于机器学习领域的培训和测试。它是通过重新打乱来自NIST原始数据集的样本而创建的。创作者认为，因为NIST的训练数据集来自美国人口普查局的员工，而测试数据集来自美国高中学生，这不是非常适合于机器学习
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2023-11-10 06:16:23
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目录前言一、数据可视化1.引入库2.读入数据3.数据集可视化二、模型训练1.引入库2.设置各种参数3.训练集加载4.模型定义5.训练过程6.测试集加载7.测试过程8.模型训练与测试 前言首先对mnist数据集进行可视化展示，然后在mnist数据集上构建简单的神经网络。仅使用两层卷积训练准确度就达到99%。一、数据可视化1.引入库#数据集的可视化使用jupyter notebook
#导入库
im
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2024-03-04 11:00:46
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目录前言一、准备工作二、导入数据集1.下载数据集2.装载数据集三、数据可视化四、搭建模型1.cnn框架构建2.模型实例化五、训练模型六、损失可视化总结一：优化网络二：心得体会参考尾声 前言随着深度学习的不断发展，神经网络也变得越来越热门。众所周知，cnn在图像分类问题上效果优越，本文将展示一个简单的卷积神经网络模型，使用mnist数据集进行测试。在本文后半段会给出本次实践的心得体会。一、准备工作首
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2023-07-10 15:06:57
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在中给出了CNN的简单实现，这里对每一步的实现作个说明： 共7层：依次为输入层、C1层、S2层、C3层、S4层、C5层、输出层。C代表卷积层(特征提取)。S代表降採样层或池化层(Poo
原创
2021-08-06 12:00:51
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基于tensorflow使用CNN识别MNIST 参数数量：第一个卷积层5x5x1x32=800个参数，第二个卷积层5x5x32x64=51200个参数，第三个全连接层7x7x64x1024=3211264个参数，第四个输出层1024x10=10240个参数，总量级为330万个参数，单机训练时间约为
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2017-09-08 17:40:00
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算的的上是自己搭建的第一个卷积神经网络。网络结构比较简单。 输入为单通道的mnist数据集。它是一张28*28，包含784个特征值的图片 我们第一层输入，使用5*5的卷积核进行卷积，输出32张特征图，然后使用2*2的池化核进行池化 输出14*14的图片 第二层 使用5*5的卷积和进行卷积，输出张
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2018-08-25 16:38:00
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目录1 概述2 一般结构（1）输入层（2）卷积层（3）激励层sigmoidtanhReLu（4）池化层（5）全连接层（6）输出层（7）中间层3 CNN应用4 常见神经网络主要对网上的一些神经网络信息进行总结整理。
1 概述
在卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）中，卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连，它的神经元间的连接是非全连接的，且同一
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2023-08-10 18:15:00
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详解卷积神经网络(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。概揽卷积神经网络（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
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2023-10-13 16:10:02
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一、基础结构CNN和之 前介绍的神经网络一样，可以像乐高积木一样通过组装层来构建。不过， CNN中新出现了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。此外，各层中传递的数据是有形状的数据（比如，3维数据） 靠近输出的层中使用了之前 的“ Affine - ReLU”组合。此外，最后的输出层中使用了之前的“Affine - Softmax”组合。这些都是一般的CN
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2023-10-10 11:29:03
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。卷积神经网络在图像识别中的应用得到了广泛的关注和研究。本文将介绍卷积神经网络在图像识别中的应用。卷积神经网络是一种由多个卷积层和池化层组成的神经网络。卷积层和池化层可以对输入的图像进行特征提取和压缩，以便后续的分类和识别。卷积层通过卷积运算对图像进行
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2023-08-07 08:50:24
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卷积神经网络( 1、基本结构组成介绍2、各层结构及原理介绍2.1、卷积层2.2、池化层2.3、全连接层3、训练 这一部分用来记录自己比较随意的学习经历及学习的主要心得，偶尔想到或者遇到什么，想搞懂就踏上了征程。 1、基本结构组成介绍(1)卷积神经网络非各层中的神经元是三维排列的:高度、宽度和深度，其中在卷积神经网络中的深度指的是激活数据体的第三个维度，而不是整个网络的深度。 整个网络的深度指的
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2023-08-11 21:01:47
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1 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN），在此简单的介绍一下 自己的理解。卷积神经网络与普通神经网络的区别在于：卷积神经网络比神经网络多包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的
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2023-10-19 21:07:41
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1、普通神经网络的缺点：参数太多，样本也要求很多 我们举个例子，假设我们训练的图片是100100像素点的，那么输入层就要有10000个输入，假设隐藏层神经元也是10000个，那么要训练的参数是1万1万，就是一亿个参数，参数只要亿点点（哈哈哈），况且我们生活中照片像素多的话几千*几千的，那么参数将会更多，我们的电脑将不堪重负。 另一方面，参数越多，那么就需要大量样本进行训练。有一种说法，样本最好是未
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2023-07-14 17:37:09
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前面篇幅介绍的全连接层和简单卷积神经网络，层数都比较少，现在来加多几层，对于加深了的深度神经网络，其实就是我们常说的深度学习，类似搭积木，只需要叠加层即可。现在来构建一个深度的CNN，这里使用的卷积层全是3x3的小型滤波器，特点是随着层的加深，通道数在变大，然后经过池化层逐渐减小中间数据的空间大小。我们
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2023-12-26 15:16:16
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mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的。但是CNN层数要多一些，网络模型需要自己来构建。 一、网络结构 二、代码 程序比较复杂，我就分成几个部分来叙述。 首先，下载并加载数据： import tensorflow as tf
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
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2024-01-12 21:32:26
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很高兴为大家介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的原理与应用。CNN是深度学习领域中最常用的神经网络之一，常用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。在本文中，我将介绍CNN的基本原理，包括卷积、池化、非线性激活函数等，并提供使用PyTorch实现CNN的代码示例。为了更好的说明卷积神经网络的原理和应用，下面将按照以下几个要点进行讲解：1.卷积神经网
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2023-10-10 11:26:30
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一.原理CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成：Convnets 背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。局部感受野如果想保留图像中的空间信息，那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。然后，编码局部结构的简单方法是将相邻输入神经元的子矩阵连接成属于下一层的单隐藏层神经元。这个单隐藏层神经元
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2023-10-09 13:52:06
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一、卷积神经网络 1、简介卷积神经网络最主要的特点就是局部感知和权值共享。局部感知使其每次只需感知较小的区域，降低了参数数量，也提供了特征拟合能力（特征简单了，拟合更容易）。而全值共享，使一些基本特征可得到重复利用，使参数可以共享，提高了神经网络的训练效果。卷积层: 做特征的提取，输出对应得feature map 池化层: 就是对数据进行下采样，减少数据处理量同时保留有用信息&nbs
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2023-10-09 13:52:18
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