问题：10个卷积核，得到10个feature map， 那么输入图像为RGB三个通道呢，输出就为 30个feature map 吗， 答案肯定不是的， 输出的个数依然是 卷积核的个数。 可以查看常用模型，比如lenet 手写体，Alex imagenet 模型， 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数。1、一通道 多个卷积核卷积过程 2、 多通道的多个卷积核下图展示了在四个通
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2024-09-06 06:49:18
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title: CNN中channel的理解Channelchannel 翻译 通道 最开始我的理解是图像的通道数，例如彩色图像的channel=3，灰度图像channel=1 在学习CNN的时候看网上的博文说一般的channel = 32 o r64 我这就很不理解我们所接触的不就是灰度图像和彩色图像吗？不就是channel要么等于1要么等于3吗？ 随后我就在网上查阅了很多资料看了很多文章，终于理
1. 卷积与互相关互相关是两个函数之间的滑动点积或滑动内积。卷积是一个过滤函数g反转后与函数h的滑动点积或滑动内积。2. 深度学习中的卷积（单通道版本，多通道版本）在深度学习中，卷积中的过滤器不经过反转。严格来说，这是互相关。我们本质上是执行逐元素乘法和加法。但在深度学习中，直接将其称之为卷积更加方便。这没什么问题，因为过滤器的权重是在训练阶段学习到的。如果上面例子中的反转函数 g 是正确的函数，
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2024-09-18 12:00:46
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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
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2024-08-08 11:30:19
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第11章 卷积神经网络（CNNs） 我们回顾了整个机器学习和深度学习知识，现在我们学习CNNs（Convolutional Neural Networks）以及它在深度学习中的作用。在传统的前馈神经网络中，输入层的每一个神经元都与下一层的每一个输入神经元相连，我们称之为FC（fully-connected，全连接）层。但是，在CNNs中，
1，普通卷积层的参数数量该如何计算？普通卷积的操作分成3个维度，在空间维度(H和W维度)是共享卷积核权重，滑窗相乘求和(融合空间信息)，在输入通道维度是每一个通道使用不同的卷积核参数并对输入通道维度求和(融合通道信息)，在输出通道维度操作方式是并行堆叠(多种)，有多少个卷积核就有多少个输出通道。普通卷积层的参数数量 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3)×输出通道数(即卷积核个数) + 输出通道数
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）格式：同样是四个维度，但维度的含义与上面两者都不同，为：卷积核高度、卷积核宽度、输入通道数、输出通道数（卷积核个数）输入矩阵、权重矩阵、输出矩阵这三者之间的相互决定关系卷积核的输入
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2023-12-20 09:12:54
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ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design论文链接： https://arxiv.org/abs/1807.11164一、 Problem Statement作者认为在设计网络结构的时候光考虑FLOPs这个指标不够，还需要考虑MAC(memory access cost)和目标设备。 相近的FL
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2024-09-27 20:20:37
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nn.module参考文档https://pytorch.org/docs/stable/generate/torch.nn.Module.html?highlight=nn%20module#torch.nn.Modulemodule是所有神经网络最基本的类import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Model(nn.
CNN中：卷积的输入与输出卷积层尺寸的计算原理标准卷积计算举例1 x 1 卷积计算举例全连接层计算举例 读到了一篇好文，行文条理清楚，讲解透彻，与大家分享。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）格式：同样是四个维度，但
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2024-06-28 23:41:07
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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MVO(多元宇宙算法)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本例以电力系统负荷预测为例进行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8个输入值预测1个输出值（多变量时序预测，个数可自行
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2024-10-11 14:29:47
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使用MATLAB并行计算功能提高多核系统性能2009-12-13 22:12:11| 分类：matlab相关| 标签：|字号大中小订阅maxNumCompThreads 命令由于处理器时钟频率的限制，增加核并不意味着是计算性能的提高。为了充分利用新的多核硬件在性能上的优势，软件的基层结构需要向并行计算转换。MATLAB并行计算工具箱就是这种需求的产物，它能很好地实现在多核系统上进行并行运算。文章以
在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量。需要人工设计特征，然后将用这些特征计算的值组成特征向量。在过去几十年的经验来看，人工找的特征并不总是好用。有时多了，有时少了，有时选的特征根本就不起作用（真正起作用的特征在浩瀚的未知里）。这就是为啥过去几十年神经网络一直被SVM等完虐的原因。 如果有人说，任何特征都是从图像中提取的。那如果把整幅图像作为特征来训练神经网络不就行
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2024-10-11 14:37:35
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两种网络层实现的数学细节。
一、前向计算和反向传播数学过程讲解这里讲解的是平均池化层，最大池化层见本文第三小节 二、测试代码数据和上面完全一致，自行打印验证即可。1、前向传播import tensorflow as tf
import numpy as np
# 输入张量为3×3的二维矩阵
M = np.array([
[[1], [
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2024-03-27 12:39:37
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卷积过程对 一个通道的图像进行卷积， 比如10个卷积核，得到10个feature map， 那么输入图像为RGB三个通道呢，输出就为 30个feature map 吗， 答案肯定不是的， 输出的个数依然是 卷积核的个数，仍然是10个featuremap， 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数。下面是具体的细节：一个卷积核得到的特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷
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2024-03-28 04:52:25
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先来看看pytorch二维卷积的操作API 现在继续讲讲几个卷积是如何操作的。一. 普通卷积torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)普通卷积时group默认为1 dilation=1（这里先暂时不讨论dilation）其余
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2024-09-18 12:01:05
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CNN卷积神经网络是怎么衔接到全连接dense层的输入的维度确定2维卷积中采用和feature maps尺寸一样的卷积核1维卷积在输入数据维度确定时的一种方法输入的维度不确定1维卷积在输入数据时间维度不确定时的一种方法2维卷积在输入数据时间维度不确定时的一种方法其他方法GAP方法 输入的维度确定一般CNN处理图像的时候输入图像的两个维度都是确定的，这是典型的处理方式2维卷积中采用和feature
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2024-07-30 20:18:28
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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
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2024-03-18 13:51:42
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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
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2024-04-02 15:50:51
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1.CNN的卷积核是单层还是多层的？描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通道数（比如RGB三色图层称为输入通道数为3），把作为卷积输出的后层的厚度称之为特征图数。卷积核的厚度H, 一般等于前层厚度M(输入通道数或feature map数). 特殊情况M > H。卷积核的个数N, 一般等于后层
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2024-04-03 13:29:37
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