一.定义：卷积神经网络（CNN），是一类包含卷积计算且具有深度结构前馈神经网络，是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征能力，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。二.CNN解决的问题 在CNN出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因： 1.图像需要处理的数据量
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2023-10-08 08:20:25
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看了前面2篇关于卷积神经网络的博客，应该对卷积神经网络有了大概的了解吧！如下，我将介绍我个人所学的东西。首先CNN的整体网络结构为： 在了解卷积神经网络前，首先要理解卷积是如何进行计算的： 一．比如次博客的：关于对convn讲解的就很好，其中conv2就是convn为2维时的卷积。语法格式：（u,v）;计算矩阵u，v的卷积，w的尺寸为size（u）+size（v）-
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2023-10-13 06:42:21
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参考书目：陈允杰.TensorFlow与Keras——Python深度学习应用实战.北京:中国水利水电出版社,2021本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法。卷积神经网络卷积神经网络其实是做互相关运算，和概率论里面的卷积公式不是一个东西。理论就不过多介绍了，记住卷积神经网络是用于图像处理的，并且接受的输入不再是机器学习或者多层感知机里面的二维输入
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2023-10-09 13:52:28
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%函数名称：cnntrain（）
%输入参数：net，神经网络；x，训练数据矩阵；y，训练数据的标签矩阵；opts，神经网络的相关训练参数
%输出参数：net，训练完成的卷积神经网络
%算法流程：1）将样本打乱，随机选择进行训练；
%
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2024-01-25 20:21:10
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卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，它的神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，因其特性被广泛用于模式识别。由于该网络避免了对图像的复杂预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更多的应用。CNN的基础结构包括两层。 第一层为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其他特征间的位置关系也随之确定下来。 第二层为特征映射层。网络的
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2023-10-08 08:23:28
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卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）:至少在网络中的一层使用卷积运算来代替一般矩阵运算的神经网络。结构类似人类或动物的视觉系统的人工神经网络，通常包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully-connected Layer）。1、卷积运算 上面两种分别是
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2023-10-09 13:51:56
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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
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2023-11-12 13:25:25
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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： 
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2023-10-10 09:16:29
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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
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2023-10-16 13:19:33
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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
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2023-10-08 08:19:41
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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
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2023-10-08 08:19:29
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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
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2023-10-08 08:20:13
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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),
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2023-10-08 07:43:28
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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
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2023-10-08 07:43:36
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CNN（Convolutional Neural Network） （1）CNN的概念 CNN，常被称作卷积神经网络，经常被用于图像处理。 CNN最关键的两个步骤是：卷积与池化。以下是它的过程图： CNN之所以能够进行卷积，有两点理由：1.图像的模式会远远的小于整张图片；2.图像中相同的模式会出现在不同的位置。 CNN之所以能够进行池化，主要是因为图像中有很多冗余点，即使我们对它进行s
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2023-10-20 18:59:06
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目录一：卷积神经网络二：局部感受野三：卷积层四：池化层五：激活层六：全连接层七：卷积神经网络算法过程一：卷积神经网络卷积神经网络(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，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能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类；卷积神经网络发展迅速，并
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2023-11-14 10:48:25
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对TCN时空卷积网络进行简单的python实现,用于理解TCN网络运行机制并以备后查，运行环境为python3.8.6 ，创建项目目录如下： 1.其中test.csv和train.csv分别为测试和训练数据，为随机创建的回归数据，columns =[ a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,y] 其中y是标签列； 2.run.py为执行脚本,实现训练-输出模型-测试-输出测试结果
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2023-10-08 07:46:42
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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
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2016-03-31 21:47:00
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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。  
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2023-08-08 09:10:09
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卷积神经网络的成功是由于其结构上的归纳偏置（Inductive Bias）——即对局部性（通过局部感受野）和空间不变性（通过权值共享和池化）的假设。从低级特征（边缘、角点）到高级特征（对象部件、整体对象）的抽象分层学习。从高维度（像素空间）到低维度（特征向量）的信息压缩与精炼。
