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 输出层：用于输出结果当然中间还可以使用一些其他的功能层:归一化层（Batch Normalization）：在CNN
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2024-02-20 07:58:17
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一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。
解析：一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体, 训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通
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2024-05-22 20:01:40
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一.理解fast-rcnn到faster-rcnn的结构如果不理解faster-rcnn的结构就去看代码是不可能看懂的，faster-rcnn是在fast-rcnn的基础上改进的。那么我们就先从fast-rcnn开始(文字是跟着图片描述的)1. 选择性搜索Selective Search（SS）在图片中获得大约2000个候选框，使用的方法是Selective Search（SS）(Reg
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2024-09-28 23:10:57
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前几天在看CS231n中的CNN经典模型讲解时，花了一些时间才搞清楚卷积层输入输出的尺寸关系到底是什么样的，现总结如下。（可以参照我画的题图理解卷积层的运算） 卷积层尺寸的计算原理输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义相同，但是后三个维度（图像高度、图像宽度、图像通道数）的尺寸发生变化。权重矩阵（卷积核）
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2024-03-21 10:12:44
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一、认识卷积神经网络输入层：将每个像素点代表一个特征节点输入进来卷积层：有多个滤波器组成池化层：将卷积结果降维全局平均池化层：对生成的特征数据（feature map）取全平均值输出层：需要分几类就有几个输出节点。输出节点的值代表预测概率卷积神经网络的主要组成部分是卷积层，它的作用是从图像的像素中分析出主要特征。在实际应用中，有多个卷积层通过深度和高度两个方向分析和提取图像的特征。通过较深（多通道
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2024-03-28 08:08:48
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每个神经元模型包含一个input，一个output和一个权值以及一个处理单元。神经元输入的信号流即xi被认为是单向的，神经元输出信号是由激活函数f=func(z)处理后的。1.1基础概念1.1.1常见的激活函数h：输出层:等值函数,softmax,sigmoid输入层:tanh,relu,sigmoid1.1.2以下是激活函数在运用中所需要得性质：1.1.2.1饱和当一个激活函数h(x)满足以下条
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2024-07-08 07:03:09
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CNN中减少网络的参数的三个思想：1） 局部连接（Local Connectivity）2） 权值共享（Shared Weights）3） 池化（Pooling）局部连接 局部连接是相对于全连接来说的。全连接示意图如下： 比如说，输入图像为1000*1000大小，即输入层有1000*1000=10^6维，若隐含层与输入层的数目一样，也有10^6个，则输入层到隐含层的全连接参数个数为10^6 *
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2024-05-02 18:06:06
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在阅读论文时，我们会遇到参数量，FLOPS，Multi-add， CNN参数，CNN计算量等概念，通过阅读整理，这篇博客希望以最简洁的解释帮助大家理解这些基本概念。首先，我们看一下卷积的计算方式：卷积的计算方式：图片来自http://cs231n.github.io/convolutional-networks/卷积的计算方式上图描述了一个 5*5*3 的输入特征图边界采用1个0像素填充，利用 2
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2024-02-19 11:43:29
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![常规的神经网络： 神经网络有一个输入，这个输入通常是一个向量，通过一系列的隐层转换为输出。这里的每个隐层都有一系列的神经元-neurons组成，每个neurons都与前一层所有的neurons相连接，而且这些神经元之间是独立的，并不共享连接。最后一层的全连接层称之为输出层，这个输出层代表了类别的得分。例如在cifar-10中，图像是32*32*3的格式，也就是图像宽高为32,32,3通道；这
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2024-03-15 15:29:11
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《Densely Connected Convolutional Networks 》2017，Gao Huang et al，DenseNet作者通过观察目前深度网络的一个重要特点就是都加入了shorter connections，能够让网络更深、更准确、更高效。作者充分利用了skip connection，设计了一种稠密卷积神经网络（Dense Convolutional Network），让
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2024-10-04 13:49:21
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虽然已经使用了CNN，可是对CNN的原理经常忘，所以写下博客，便于经常温习理解 一、卷积和神经网络 人工神经网络结构, 因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果, 这一种技术也被广泛的传播可应用. 卷积神经网络最常被应用的方面是计算机的图像识别, 不过因为不断地创新, 它也被应用在视频分析, 自然语言处理, 药物发现, 等等. 近期最火的 Alpha Go
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2024-09-22 10:24:48
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目录1、什么是卷积2、什么是卷积核3、什么是卷积层4、一个卷基层有多少个参数：5、通道(chennel）怎么理解：6、几个参数:7、如何理解权值共享，减少了神经网络需要训练的参数的个数？最近有一个想法，把基础的东西自己总结一遍，后期有了新的理解不断完善卷积过程：
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2024-03-27 21:18:31
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一、概念与计算输入矩阵：四个维度：[16,480,640,3] [batch,Height,Width,InDepth]，依次是：图片数、高度、宽度、图像通道数。（16张图像，每张图像是高480宽640分辨率，通道是RGB通道）输出矩阵：和输入矩阵的维度顺序、含义相同，但是最后三个出现了数值的变化。（图片张数不变）权重矩阵（卷积核）：维度同样是四，分别为：核高度、核宽度、输入通道数、输
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2024-09-05 19:15:04
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卷积神经网络——卷积层CNN怎么进行识别什么是卷积图像上的卷积GIF动态卷积图权值共享 该博客主要是对网上知识点的学习和整理，方便日后复习。侵删。 卷积神经网络（CNN）一般由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）CNN怎么进行识别当我们给定一个“X”的图案，计算机怎么识别这个图案
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2024-04-02 09:49:57
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这篇文章主要介绍了网络协议概述：物理层、连接层、网络层、传输层、应用层详解,本文用生活中的邮差与邮局来帮助理解复杂的网络协议,通俗易懂,文风幽默,是少见的好文章,需要的朋友可以参考下信号的传输总要符合一定的协议(protocol)。比如说长城上放狼烟，是因为人们已经预先设定好狼烟这个物理信号代表了“敌人入侵”这一抽象信号。这样一个“狼烟=敌人入侵”就是一个简单的协议。协议可以更复杂，比如摩尔斯码(
实验内容和原理卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。CNN整体架构：卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络，隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的核心模块。该网络模型通过采用梯度下降法最小化损失函数对网络中的权重参数逐层反向调节，通过频繁的迭代训练提高网络的精度。卷
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2024-04-08 10:28:57
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参考：> CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition **一、卷积神经网络（CNN/ ConvNet）概述由神经元组成，这些神经元具有可以被训练的权重和偏置。输入图像像素，经过中间的函数，可以得到每个类别的分数。一般的神经网络都是要输入一个向量，由于CNN输入的是图像，所以不用向量化，可以直接输入像素。每个神经元连接
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2024-03-18 11:30:10
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前言今天主要通过两篇论文介绍如何将CNN应用在传统的结构化数据预测任务中，尽量以精简的语言说明主要问题，并提供代码实现和运行demo，细节问题请参阅论文。 CIKM'15 《A Convolutional Click Prediction Model》 WWW'19《Feature Generation by Convolutional Neural Network for Cl
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2024-05-29 11:34:41
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# 深入了解CNN及PyTorch中的层输出大小
卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其核心在于对图像特征的提取和学习。理解CNN中每一层输出的大小，对于调试和优化模型至关重要。本文将讨论如何在PyTorch中输出每一层的大小，并提供代码示例以帮助读者更好地理解。
## CNN基本要素
卷积神经网络主要由以下几层组成：
1. **卷积层**（Convolutional
怎么根据cnn网络的参数和输入图片大小，计算一个cnn网络的输出呢，下面来说明一下 现在做如下假设n：表示图像尺寸，比如图像尺寸为n*n*3f：表示卷积核尺寸，比如卷积核尺寸为f*f，可以用filter表示卷积核s：表示步进，卷积核一次移动多少个像素p：表示填充数目，表示一边填充p列像素，2p表示左右各填充p列像素，同样，在行上表示一边填充p行像素，2p表示上下各填充p行像素 于是我们就可以得到如
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2024-03-27 12:50:35
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