项目介绍TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络（CNN），实现水果识别。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。网络结构：开发环境：python==3.7tensorflow==2.3数据集：图片类别：‘freshapples’:‘新鲜苹果’,‘freshbanana’:‘新鲜香蕉’,
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2024-06-03 10:27:07
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在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域。本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。然后在此基础上，介绍CNN的前向传播算法和反向传播算法。在学习CNN前，推荐大家先学习DNN的知识。如果不熟悉DN
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2024-04-07 22:31:47
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深度学习-CNN利用Tensorflow实现一个简单的CNN模型1.导入模块2.创建占位符3.初始化参数4.前向传播5.计算损失6.构建模型 利用Tensorflow实现一个简单的CNN模型CONV2D→RELU→MAXPOOL→CONV2D→RELU→MAXPOOL→FULLCONNECTED1.导入模块import math
import numpy as np
import h5py
im
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2024-05-06 18:53:11
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LeNet-5LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。1、INPUT层-输入层输入图像的尺寸统一归一化为32*32。2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）采样方式：4个输入相加，乘以一个可训练参数，再加上一个可训练偏置。结果通过sigmoid4、C3层-卷积层第二次卷积的输出是C
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2024-05-02 16:10:05
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Local Response Nomalization在前面文章中采用softmax完成了无隐藏层的浅层神经网络，用于对mnist数据集（）分类，通过1000次迭代，识别率大于90%。本篇文章采用cnn搭建来实现对mnist数据集的分类，增加了卷积运算。参看书籍《tensorflow实战》 1.卷积神经网络 CNN最大的特点就是在于卷积的权值共享，利用空间结构减少学习的参数量，防止过拟合的同时
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2024-04-08 22:20:03
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最近学习CNN，搭建CNN模型时看网上鱼龙混杂的博客走了不少歪路，决定自己来总结一下。 注意本教程未必对所有版本有效，请根据需要的版本适当调整。文章中配置的环境是Python 3.8.12 ，TensorFlow 2.3.0，Keras 2.4.3，构建自己的模型时TensorFlow是升级到了2.6.0。与文章中截图的中显示的版本可能略有不同，那是因为从我以前的笔记中截取的，请以文字为准搭建环境
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2024-02-19 11:37:40
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1.背景 2. AlexNet模型结构 3. 特点（创新及新知识点）一、背景 第一个典型的CNN是LeNet5网络，而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中，AlexNet 横空出世，直接将错误率降低了近 10 个百分点，这是之前所有机器学习模型无法做到的。 在计算机视觉领域目标检测和识别 通常用机器学习的方法来解决。为了提高识别的效果，
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2024-08-08 11:07:08
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关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1]，是介绍我们常说的Lenet为例，相信会对初学者有帮助。Lenet，1986年Alexnet，2012年GoogleNet，2014年V
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2024-08-08 12:06:15
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文章目录1 原始API1.1 卷积层1.1.1 命名空间与变量名1.1.2 权重变量的定义1.1.3 偏置项变量的定义1.1.4 卷积操作的定义1.1.5 加偏置操作的定义1.1.6 激活操作的定义1.2 池化层1.3 完整样例1.3.1 完整样例11.3.2 完整样例22 TensorFlow-Slim API（推荐使用）2.1 slim.conv2d()2.2 slim.max_pool2d
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2024-04-30 20:10:47
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写在前面：根据b站博主霹雳吧啦Wz 学习CNN，作为个人的学习记录。目录论文：模型架构：模型参数：模型搭建：1、列表2、定义特征提取网络结构3、定义分类网络结构4、正向传播5、调用的方法应用：训练：预测：写在最后：论文：2014年提出的VGG，使用很小的卷积核，加深了网络架构，表明将深度推至16-19个权重层，可以实现有效改进。另外，论文表示，一个7*7的卷积核可以使用三个3*3的卷积核
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2024-05-13 12:43:14
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近几年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）在图像识别中取得了非常成功的应用，成为深度学习的一大亮点。CNN发展至今，已经有很多变种，其中有几个经典模型在CNN发展历程中有着里程碑的意义，它们分别是：LeNet、Alexnet、Googlenet、VGG、DRL等，接下来将分期进行逐一介绍。 在之前的文章中，已经介绍了卷积神经网络（CNN）的技
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2024-05-13 13:54:54
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目录：一、概述二、背景三、人脑视觉机理四、关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级（浅层）特征表示 4.3、结构性特征表示  
目录KNN项目实战——改进约会网站的配对效果1、项目背景2、项目数据3、K-近邻算法的一般流程4、项目步骤及代码实现5、项目结果KNN项目实战——改进约会网站的配对效果1、项目背景： 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她
1.1 LeNet的设计思想 1998年LeCun提出，经典结构，3层，五脏俱全（卷积层、Pooling层、FC网络、Sigmod层），对标传统神经网络。主要设计贡献局部感受野(local receptive fields)，局部连接权值共享（参数共享）下采样(sub-sampling)，pooling层核心结构 LeNet-5是LeCun最新的卷积网络，专为手写和机器打印的字符识别而
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2024-04-25 12:03:42
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项目介绍TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络（CNN），实现服装的分类识别。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。其他项目水果蔬菜识别：基于卷积神经网络的水果识别项目 交通标志识别：基于卷积神经网络的交通标志识别项目 人脸识别：基于卷积神经网络的人脸识别项目网络结构：开发环境：py
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2024-05-29 00:05:04
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此篇文章仅作为收藏卷积神经网络 CNN 笔记(高级篇)Posted on 2017-04-25 In Deep learning , CNN | 0 Comments | 1768对应 深度学习知识框架，学习更先进的 CNN，包括 AlexNe
作者：刘建平前 言 在
用PMML实现机器学习模型的跨平台上线
中，我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法，这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型，但是由于tensorflow模型往往较大，使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙，因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法。
01
一、LeNet-5论文：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf这个可以说是CNN的开山之作，由Yann LeCun在1998年提出，可以实现对手写数字、字母的识别。结构如下： LeNet-5图中的 subsampling，即“亚采样”，就是我们前面说的pooling，因为pooling其实就是对原图像进行采样的一个过程。它总
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2023-12-21 10:02:13
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本文主要介绍 CNN 模型复杂度的分析，通常来说模型复杂度一般我们关注：1）时间复杂度：模型训练和推理速度；2）占用 GPU 大小。 模型训练和推理速度模型的训练和推理速度由“运算量”决定，即 FLOPs，“运算量”代表模型的时间复杂度。FLOPs 越大，模型训练和推理越慢，对于 CNN，每个卷积层运算量如下： $$\mathtt{FLOPs=[(C_i
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2023-12-18 15:20:21
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LeNet手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。卷积网络的第一个成功应用是由Yann LeCun在20世纪90年代开发的，其中最著名的是用于读取邮政编码、数字等的LeNet体系结构。AlexNetA
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2024-08-08 22:08:39
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