目录一、BN提出的背景意义二、卷积神经网络(CNN)优化之BN使用其他笔记批量归一化的作用：1. 环节梯度消失。2.加速模型训练。3.模型参数初始化可以比较随意。4.learning rate可以稍微大一些。BN使用的注意事项：如果没有加BN,则学习率不能设置的太大。否则，可能导致训练出现NAN。因为训练过程中，如果遇到一个比较大的值（可能是异常值），会导致数据溢出，出现NAN。训练过程中，如果出
本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下一、CNN模型结构输入层：Mnist数据集(28*28)第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个第一层池化：池化视野2*2，步长为2第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个第二层池化：池化视野2*2，步长为2全连接层：设置1024个神经元输出层：0~9十个数字类
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2023-10-16 13:22:31
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导航栏深度学习C++代码 (位于 Github)深度学习C++代码配套教程（1. 总述）深度学习C++代码配套教程（2. 基础数据操作）深度学习C++代码配套教程（3. 数据文件读取）深度学习C++代码配套教程（4. ANN 经典神经网络）深度学习C++代码配套教程（5. CNN 卷积神经网络）这里是CNN 的 Java 代码 , 我照着翻译成 C++. 效果确实不错, mninst 手写数字识别
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2024-03-22 15:57:06
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1.8 简单卷积网络示例 A simple convolution network example上节课，我们讲了如何为卷积网络构建一个卷积层。今天我们看一个深度CNN的具体示例，顺便练习一下我们上节课所学的标记法。假设你有一张图片，你想做图片分类或图片识别。如上图，把这张图片输入定义为，然后辨别图片中有没有猫，用0或1表示，这是一个分类问题，我们来构建适用于这项任务的CNN。以下是卷积层的标记法
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2024-04-07 14:23:57
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在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示： 若在中间只使用一层隐藏层，参数 w 就有 784×15=11760 多个；若输入的是28×28 带有颜色的RGB格式的手写数字图片，输入神经元就有
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2024-05-15 01:33:49
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conv1_weights是[5,5,1,32] conv2_weights是[5,5,32,64]
原创
2022-07-19 12:21:34
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传统的机器学习技术分为两类，一类是无监督学习，一类是监督学习。无监督学习只利用未标记的样本集，而监督学习则只利用标记的样本集进行学习。但在很多实际问题中，只有少量的带有标记的数据，因为对数据进行标记的代价有时很高，比如在生物学中，对某种蛋白质的结构分析或者功能鉴定，可能会花上生物学家很多年的工作，而大量的未标记的数据却很容易得到。这就促使能同时利用标记样本和未标记样本的半监督学习技术迅速发展起来。
这篇博客记录一下自己学习实践CNN的一些知识。可能东西会比较碎。关于CNN的基本原理，请参看《深度学习（四）：卷积神经网络(CNN)模型结构，前向传播算法和反向传播算法介绍。》一、卷积操作和池化操作卷积操作和池化操作是CNN的核心操作。卷积操作在局部相关的数据中通过权重共享获得更好的表示，池化的基本作用是假设了图像的平移不变性，提高了网络的统计效率。我们尝试讨论以下2个问题：①在参数数量不变的前提
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2024-04-08 10:29:46
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CNN（卷积神经网络）示意图：网络架构 一个卷积神经网络由若干卷积层、Pooling层、全连接层组成。常用架构模式为： INPUT -> [[CONV]*N -> POOL?]*M -> [FC]*KCONV层输出值的计算步长为1时的公式 其中，动态计算过程Pooling层输出值的计算 Pooling层主要的作用是下采样，通过去掉Feature Map中不重要的样本，进一步减少参
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2024-05-08 23:21:07
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介绍CNN指的是卷积神经网络，这个介绍网上资料多的很，我就不介绍了，我这里主要是针对沐神教程的CNN代码做一个笔记。理解有不对的地方欢迎指出。卷积神经网络里面最重要也是最基本的概念就是卷积层、池化层、全连接层、卷积核、参数共享等。图： 这个图是对下面代码的一个描述，对于一张图片，首先处理成28*28(这里一张图片只有一个通道)。通过第一层卷积层，得到20个通道的输出（每个输出为24*24），所以第
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2024-04-08 10:30:34
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上一期，我们一起学习了深度学习中卷积神经网络的通俗原理，深度学习三人行(第8期)----卷积神经网络通俗原理接下来我们一起学习下关于CNN的代码实现，内存计算和池化层等相关知识，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：CNN实现(TensorFlow)CNN之内存计算CNN之池化层小结公众号内回复关键字，即可下载代码，关键字见文末！一. CNN实现(TensorFlow)在TensorFlow中
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2024-08-08 11:08:38
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: // .com / adong7639 / p / 9145.
html
写的很好
'''
本文讲解的是在CNN中的batch normalization
'''
import torch
import torch.nn as nn
import copy
class Net(nn.Module):
def __init__(self, dim
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2024-03-27 10:01:48
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用tensorflow，pytorch这类深度学习库来写一个神经网络早就不稀奇了。可是，你知道怎么用python和numpy来优雅地搭一个神经网络嘛？现如今，有多种深度学习框架可供选择，他们带有自动微分、基于图的优化计算和硬件加速等各种重要特性。对人们而言，似乎享受这些重要特性带来的便利已经是理所当然的事儿了。但其实，瞧一瞧隐藏在这些特性下的东西，能更好的帮助你理解这些网络究竟是如何工作的。所以今
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2024-07-23 09:43:46
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【时间序列预测/分类】 全系列60篇由浅入深的博文汇总：传送门
卷积神经网络模型（CNN）可以应用于时间序列预测。有许多类型的CNN模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。在本介绍了在以TF2.1为后端的Keras中如何开发用于时间序列预测的不同的CNN模型。这些模型是在比较小的人为构造的时间序列问题上演示的，模型配置也是任意的，并没有进行调参优化，这些内容会在以后的文章中介绍。先看一下思维导图
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2023-10-11 18:34:45
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卷积：神经网络不再是对每个像素做处理，而是对一小块区域的处理，这种做法加强了图像信息的连续性，使得神经网络看到的是一个图像，而非一个点，同时也加深了神经网络对图像的理解，卷积神经网络有一个批量过滤器，通过重复的收集图像的信息，每次收集的信息都是小块像素区域的信息，将信息整理，先得到边缘信息，再用边缘信息总结从更高层的信息结构，得到部分轮廓信息，最后得到完整的图像信息特征，最后将特征输入
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2024-08-08 12:02:50
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关于Convolutional Neural Networks的真正理解一般Convolutional Neural Networks包含卷积层，BN层，激活层以及池化层。池化层较为简单，不再赘述。借此机会详细的介绍其他三层是如何实现的，以及如何手动初始化卷积层权值。Convolution layer网上写卷积的博客不计其数，大都是长篇大论，其实卷积十分简单，见下图。上图所示输入为 【5，5 ，1
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2024-05-30 00:00:28
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一、KNN分类器1.初始化函数init(k=5)2.距离函数euclidean_distance(one_sample,X_train)3.获取标签函数get_k_neighbor_labels(distances,y_train,k)4.投票函数vote(one_sample,X_train,y_train,k)5.预测函数predict(X_test,X_train,y_train)6.计算
利用keras 实现cnn模型，关键在于： （1）原始数据的处理。（可输入的格式） （2）卷积层、池化层、全连接层的搭建 （3）各层对输入数据的size变化。1.库的导入 np_utils库中的功能，应该就是对label进行one-hot处理一类的操作。from models import Sequential 是keras搭建模型的一种框架，Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈。 将
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2024-04-20 20:34:36
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文章目录0. 前言0.1 读本文前的必备知识1. LSTM架构2. LSTM正向传播代码实现2.1 隐藏层正向传播2.2 输出层正向传播3. LSTM反向传播代码实现3.1 输出层反向传播3.2 隐藏层反向传播4. 实例应用说明5. 运行结果6. 后记7. 完整代码 0. 前言按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错
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2024-08-09 00:08:18
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基础的理论知识参考：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480下面的代码也是基于上面文章的实现： 整个算法分为三个步骤：前向计算每个神经元的输出值aj
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2024-04-19 22:23:03
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