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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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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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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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
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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1.神经网络图像(CNNs)分类简介本文将重点关注卷积神经网络，也被称为CNNs或Convnets。CNNs是一种特殊类型的神经网络，特别适合于图像数据。自2012年以来，ImageNet竞赛（ImageNet）一直由CNN架构赢得。在本文中，涉及以下内容:前馈网络的局限性 卷积层(conv layer) 池化层、退出（dropout）和批处理规范化(batchnorm) 构建一个自定义架构来对交
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2023-10-13 08:55:58
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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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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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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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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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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
相信很多人和我一样，在学习深度学习的时候会发现五花八门的各种模型名称，搞到头皮发麻，所以这次就打算简单介绍一下各种CNN的改进版本，在后续会对部分模型做详细分析介绍。第一个要介绍的是LeNet，诞生于1998年，可以说它就是我们入门时学习的卷积神经网络，包含了最基本的卷积层、池化层、全连接层。第二个是AlexNet，和LeNet相比，使用了ReLU作为激活函数（验证了效果在较深网络超过了sigmo
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2024-04-08 10:27:46
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层全连接（Dense）.本次实例运行程序：#-*- coding: UTF-8 -*-"""To know more or get c...
原创
2021-09-01 15:51:46
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1.什么是1 * 1卷积？在我最近的学习中吧，经常看到一个叫做1 * 1的卷积核，众所周知，一般来说，我们在所用到的卷积核大小会是3 * 3呀或者5 * 5之类的，越是大的卷积核代表着更大的感受视野，卷积是对图像局部相关性的一种抽象表示。那这他妈清流一般的存在是为什么出现的呢？他用来干什么的呢？当1 * 1卷积出现时，在大多数情况下它作用是升/降特征的维度，这里的维度指的是通道数（厚度），而不改变
前言随着深度学习的发展，越来越多的CNN结构被提出，使得图像特征的提取变得越发的简单有效。 在这个基础上，与图像相关的“基于图像的人脸重建”也有了长足的进步与发展。但是由于3维模型的数据量过大，如何合理、有效的使用CNN进行人脸重建也存在一个问题。 因此，本文对在近年来相关CNN在三维人脸重建中的应用的文章思路进行总结。 总结的过程中，会把重点放在思路、数据集、网络结构以及相关的loss函数上，因
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2024-04-16 09:51:38
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...卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度。流的分类方式几乎都是基于统计特征的，这就意味着在进行分辨前必须提取某些特征。然而，显式的特征提取并不容易，在一些应用问题中也并非总是可靠的。卷积神经网络，它避免
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2024-03-28 10:24:06
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利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤1.读取图片文件2.产生用于训练的批次3.定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络）4.训练 1 读取图片文件 ? def get_files(filename):
class_train =
本文中，我们将从深度学习卷积神经网络入手，基于 Github 的开源项目来完成 MovieLens 数据集的电影推荐系统。什么是推荐系统？什么是推荐系统呢？首先我们来看看几个常见的推荐场景。如果你经常通过豆瓣电影评分来找电影，你会发现下图所示的推荐： 如果你喜欢购物，根据你的选择和购物行为，平台会给你推荐相似商品： 在互联网的很多场景下都可以看到推荐的影子。因为推荐可以帮助用户和商家满足不同的
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2024-10-15 09:45:38
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深度学习目前大多数机器学习能够取得不错的效果，因为可以人工设计表示和特征。机器学习只是用来优化权值，用来作出最终决策或预测。 表示学习的目标是自动学到好的特征或表示。深度学习的目标是学习多级表示，更高一级的表示会更加复杂或更加抽象。一个深层结构相关工作主要围绕深度信念网络 （DBNs），多层马尔科夫随机场，以及其他的多层神经网络。下面是一个示例，由输入层，三个隐含层，输出层构成。其中，隐含层越往上
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2024-10-11 15:34:42
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