最近再从事深度学习方面的工作，感觉还有很多东西不是很了解，各种网络模型的结构的由来还不是很清晰，在我看来所有的网络都是一层层的卷积像搭积木一样打起来的，由于还没实际跑所以还没很深刻感受到几种网络类型的区别，在此我想梳理一下几种常见的网络结构，加深一下理解。 目前常见的网络结构：AlexNet、ZF、GoogLeNet、VGG、ResNet等等都可谓曾一战成名，它们都具有自身的特性，它们都提出
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2024-04-03 20:17:48
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LeNetLeNet虽然不是CNN的起点，但却是后来CNN兴起的标志模型。LeNet-5是1998年YannLeCun设计用于手写数字识别的模型。
图1.1：LeNet-5网络结构
图1.2：LeNet-5网络结构
在当年神经网络还是MLP（Multilayer Perceptron，多层感知机）大行其道时，能设计出这样的模型已实属不易，也为后来CNN模型
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2024-05-14 14:09:12
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一、实验目的与要求1.1掌握卷积神经网络的相关理论1.2 掌握图像数据的预处理与读写操作1.3搭建卷积神经网络实现SAR车辆目标识别二、实验内容：完成Dataset类的自定义，读取训练数据以及测试数据集利用transform中的图像变换函数进行数据扩充随机划分训练集和验证集，将train.txt中的样本以某比例（例如9:1，8:2，或7:3）划分为训练集和验证集设计卷积神经网络结构完成SAR车辆目
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2024-10-08 12:37:24
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Tensorflow学习笔记：CNN篇（2）——CNN模型的模块化设计前序—在上文的程序中为了反应CNN模型的基本结构，在编写时遵循了“由前向后，缺什么补什么”的思路。结果可以看到，程序也能较好地完成工作达到模型设计的目的，但是也可以看到，这种程序设计模式非常的臃肿，因此在本小节对程序进行重构。完整代码import tensorflow as tf
from tensorflow.examples
Convolutional Neural Networks 背后是概率论，是微积分，是矩阵CNN的基本结构由输入层、卷积层（convolutional layer）、池化层（pooling layer，也称为取样层）、全连接层及输出层构成。卷积层和池化层一般会取若干个，采用卷积层和池化层交替设置，即一个卷积层连接一个池化层，池化层后再连接一个卷积层，依此类推。由于卷积层中输出
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2023-08-07 10:24:08
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1. AlexNet模型 2012年，Alex等人在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，原始的AlexNet v1主要由5个卷积层和3个全连接层组成， AlexNet v2去掉了localNorm层，并在最后3层中使用了卷积层代替全连接层，构造了全卷积结构。2. VGG模型 2014年，牛津大学
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2024-03-16 16:52:39
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为了促进自己技术的提升，鄙人打算开一个语义分割系列，讲语义分割中经典的网络论文与具体实现，并应用于一些数据集中。FCN是我第一篇语义分割文章，在此做个记录。本文假设读者已具备基本的图像分类知识前言FCN网络，出自论文Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation，是语义分割的开山之作。2012年，AlexNet凭借在ImageNet比赛
本文是对rcnn文章进行解析，不足之处见谅，或按照章节进行解析2.R-CNN物体检测 模型主要分为三个模块： 1/产生region proposals（兴趣区域模块）模块，这些模块就是检测到物体的候选集合；&n
随着互联网技术的快速发展与智能终端的不断普及，网购、网聊、网课、远程办公已是人们生活的新常态、新模式，由此产生了大量的短文本数据。如何从这些文本数据中挖掘有价值的信息？例如，在许多短信、邮件等文本数据中需要剔除垃圾信息，把有价值的短信或邮件自动臻别出来；在众多的评论性文本数据中需要对文本的情感特征进行分析，把有价值的评论自动挖掘出来；在海量的社交网络用户文本数据中需要监测谣言与舆情，把有价值的特征
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2024-06-25 06:40:23
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ZF Net相关文献：Visualizing and Understanding Convolutional NetworksMatthew D. Zeiler and Rob FergusD. Fleet et al. (Eds.): ECCV 2014, Part I, LNCS 8689, pp. 818–833, 2014.ZF Net是用作者的名字命名的。这篇文章的模型是在alexnet
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2024-08-12 12:18:38
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CNN卷积网络输入层：是一张像素图片 h高 * w宽 * c c是通道数，rgb是3通道把图像分割，每一块卷积层Conv：提取特征，发现边缘、方向等信息卷积核：每块像素 和卷积核 相乘 获取边缘信息 一般选择1x1 3x3 5x5卷积核当中的参数0 1，是自己设置的，根据输出的结果，有差异，然后更新参数可以通过padding用0填充 保证在卷积过程中特征图大小不变
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2024-05-30 09:52:28
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在视频编解码中，经常看到YUV与RGB的字眼，如果不理解，那么就很难进一步学习视频编码算法。一、RGB颜色空间 先说一下RGB，R表示红，G表示绿，B表示蓝，这是最基本的三原色的表示方法，任何颜色都可以通过这三原色按不同比例混合出来，电脑的VGA显示器就是用这种颜色来表示的，我们用Windows系统的GDI函数操作显示器的像素的函数例如：Set
一、实验目的(1) 熟悉常用的详细设计表达工具 (2) 掌握利用visio等CASE工具设计程序流程图，NS图，PAD图的画法 (3) 掌握利用visual studio 等IDE完成实现代码的编写和调试二、实验内容从以下几个程序要求中任选其中的一个进行详细设计和编码实现。 1） 求一组数组中的最大数，数组表示为A(n)，n=自然数1，2……。 2） 对输入的两个正整数a和b求其最大公约数，1&l
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
CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型。图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构。一般而言，输入的字或者词用Word Embedding的方式表达，这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构，假设输入X包含m个字符，而每个字符的Word Embedding的长度为d，那么输入就是m*d的二维向量。这里可以看出，因为NLP中的句子长度是不同的，所以C
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2024-06-24 06:45:53
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深度学习检测不准确智能电表:一个案例研究 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 根据用电情况检测出故障的智能电表，并针对其进行更换，可以节省大量的资源。 为此，我们开发了一种基于长短期记忆(long -term memory, LSTM)和改进的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的故障智能电表深度学习检测方法。 我们的方法使用LST
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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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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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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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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