深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
转载
2023-11-12 13:25:25
438阅读
积卷神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：神经网络中的一种拓展朴素的CNN和朴素的NN没有任何区别。 CNN主要思想： 局部连接 权值共享 CNN应用在特征提取领域 前向传播： 
转载
2023-10-10 09:16:29
374阅读
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（Feedforward Neural Networks），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（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant
转载
2023-10-08 08:19:41
140阅读
一、引言 设计深度学习模型的时候，不管是自己从头搭建还是修改别人的，都离不开相关参数的计算，主要是输入图形先后经过卷积、池化层后输出尺寸的变化，尤其是涉及多个卷积或池化层时，如果对这两种操作的原理不清楚，就会对网络的各个参数产生困惑，不知道如何去修改以便适配自己的业务场景。 这里对CNN（卷积神经网络
转载
2023-10-16 13:19:33
356阅读
问题的提出在做关于python的卷积神经网络的项目中，发现了一个卷积层加一个BN层竟然一共有6个参数。百思不得其解。if batch_norm:
layers += [nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(v),
转载
2023-10-08 07:43:28
129阅读
分享一些公式计算张量（图像）的尺寸，以及卷积神经网络（CNN）中层参数的计算。以AlexNet网络为例，以下是该网络的参数结构图。AlexNet网络的层结构如下：1.Input: 图像的尺寸是2272273.2.Conv-1: 第1层卷积层的核大小11*11，96个核。步长(stride)为4，边缘填充（padding）为0。3.MaxPool-1: 池化层-1对Conv-1进行池化，尺寸为3*3
转载
2023-10-08 07:43:36
295阅读
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），是一种前馈神经网络，人工神经元可以响应周围单元，可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。 卷积神经网络是受到生物思考方式启发的MLPs（多层感知器），它有着不同的类别层次，并且各层的工作方式和作用也不同。CNN网络结构如图所示，CNN网络工作时，会伴随着卷积并且不断转换着这些卷积。学习完C
转载
2023-10-08 08:19:29
203阅读
一、卷积神经网络简介 20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始
转载
2023-10-08 08:20:13
81阅读
认识： 卷积神经网络（CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FNN），是深度学习的代表算法之一。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，因此也被称为“平移不变人工神经网络。  
转载
2023-08-08 09:10:09
431阅读
一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象，我尽量在下面描述细致一些，但如果
转载
2016-03-31 21:47:00
968阅读
2评论
机器学习算法完整版见fenghaootong-github卷积神经网络原理(CNN)卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失CNN的三个特点：局部连接：这个是最容易想
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
转载
2023-10-13 16:10:02
397阅读
卷积神经网络 文章目录卷积神经网络1. 从全连接到卷积2. 卷积层2.1 一维卷积2.2 二维卷积3. 填充与步幅4. 感受野5. 多输入多输出通道6. 池化层（汇聚层）7. 全连接层8. 卷积网络的整体结构9. 利用pytorch构建一个CNN网络 卷积神经网络（CNN）是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络． 1. 从全连接到卷积卷积神经网络最早主要是用来处理图像信息．在用全连接
转载
2023-11-20 07:06:28
127阅读
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
转载
2023-08-10 18:15:00
258阅读
概述深度学习是一种利用复杂结构的多个处理层来实现对数据进行高层次抽象的算法，是机器学习的一个重要分支。传统的BP算法仅有几层网络，需要手工指定特征且易出现局部最优问题，而深度学习引入了概率生成模型，可自动地从训练集提取特征，解决了手工特征考虑不周的问题，而且初始化了神经网络权重，采用反向传播算法进行训练，与BP算法相比取得了很好的效果。本章主要介绍了深度学习相关的概念和主流框架，重点介绍卷积神经网
转载
2024-01-11 10:51:24
132阅读
目录1 卷积神经网络介绍1.1 卷积神经网络的雏形1.2 全连接层1.2.1 BP神经网络的实例1.3 卷积层1.4 池化层2 反向传播过程2.1 误差的计算2.2 误差的反向传播2.3 权重的更新1 卷积神经网络介绍1.1 卷积神经网络的雏形1.2 全连接层输入乘以权重求和加上偏置，通过一个激励函数即可得到输出：将神经元按列排列，列与列之间进行全连接，即可得到一个BP神经网络。BP算法包括：信号
转载
2024-01-27 19:40:59
1317阅读
【TensorFlow】经典卷积神经网络(InceptionNet,ResNet)1.InceptionNet InceptionNet诞生于2014年，是当年ImageNet竞赛的冠军，Top5错误率减小到6.67% InceptionNet引入了Inception结构块，在同一层网络内，使用不同尺寸的卷积核，提升了模型感知力，使用了批标准化缓解了梯度消失。 下图为Inception结构块示意图
转载
2023-10-08 08:25:26
100阅读
一、CNN 简介CNN的精华是：三概念两核心，这里做个简要的概要性介绍。1、CNN 两核心——卷积和池化（1）卷积主要起到作用是抽取特征，使网络具有一定转移不变性，也有一定降维的作用。概述：设定一个n行m列的卷积窗口，采用的relu（elu，leakyrelu）做为激活函数函数，对输入X进行卷积操作。 注意：卷积可能单通道或者多通道卷积；积操作时分为 padding 和非 padding 两种方式
转载
2023-12-21 12:30:20
119阅读
二.实例探究2.6 谷歌Inception网络简介Inception模块的作用：代替人工确定卷积层中的卷积核大小或者确定是否需要创建卷积层和池化层。 解析：inception网络代替人工选择滤波器大小，甚至可以代替人工决定使用卷积层或是池化层。考虑不同滤波器滤波器大小、以及池化层，给网络添加这
转载
2023-10-10 11:26:58
100阅读
1、概述卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的，另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层结构来说，这是非常重要的），减少了权值的数量。回想一下BP神经网络。BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态，层与层的
转载
2024-01-10 14:27:06
199阅读
