看了很多书，也实战了，但是总想用通俗的语言来讲述一下CNN处理的过程，今天我有幸和大家分享一下。首先，卷积神经网络就是至少包含一层的神经网络，该层的功能是：计算输入f与可配置的卷积核g的卷积，生成输出。卷积的目的就是把卷积核应用到某个张量的所有点上，通过卷积核的滑动生成新的滤波后的张量。卷积的价值在于对输入降维能力，通过降维改变卷积核的跨度strides参数实现。设置跨度是调整输入张量维数的方法，
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2023-10-08 08:09:30
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这篇博客介绍的是深度神经网络中常用在图像处理的模型——卷积神经网络（CNN），CNN在图像分类中（如kaggle的猫狗大战）大显身手。这篇博客将带你了解图像在计算机中是如何存储的，什么是卷积，卷积神经网络的四个重要环节（局部感知、参数共享、多卷积核、池化），不会涉及复杂的公式。计算机是怎么存储图片的为了更好的理解计算机对图片的存储，我找了一个非常简单的图片，是一个385*385（像素）的jpg格式
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2024-08-08 22:05:49
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目录1.1 卷积的定义1.2 感受野1.3 图像的卷积1.4卷积核1.4.1卷积核与滤波器1.4.2特殊卷积与卷积核1.5 CNN基本原理1.5.1输入层(Input layer)1.5.2卷积层(Convolution layer，CONV)1.5.3激活/激励层1.5.4池化层（Pooling）1.5.5全连接层 1.5.6输出层1.6 CNN的发展1.6.1 LeNet-51.6.
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2024-10-16 12:13:13
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目录1.1 卷积的定义1.2 感受野1.3 图像的卷积1.4卷积核1.4.1卷积核与滤波器1.4.2特殊卷积与卷积核1.5 CNN基本原理1.5.1输入层(Input layer)1.5.2卷积层(Convolution layer，CONV)1.5.3激活/激励层1.5.4池化层（Pooling）1.5.5全连接层 1.5.6输出层1.6 CNN的发展1.6.1 LeNet-51.6.
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2024-10-16 12:13:21
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> SuperTML (arxiv/abs/1903.06246) 我们如何微调自然图像的分类器以执行表格数据的机器学习任务？ 答案称为SuperTML。 介绍 通常，我们可以将数据分为非结构化数据（可以以不统一的格式维护，例如图像和文本）和结构化数据（常见的表格）。 在第一类中，深度学习模型（CNN，RNN等）在很大程度上是赢家。 但是，在后一种情况下，想法正在推动基于树的算法（
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2024-05-31 07:30:05
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
from pandas import DataFrame, Series
from keras import models, layers, optimizers, losses, metrics
from keras.models
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2024-03-19 09:26:08
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CNN网络结构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）。卷积：提取局部特征https://pic.rmb.bdstatic.com/e6871b1259fe02a5192e15294fc684148433.gif池化：下采样（downsamping）降维、去除冗余信息、对特征进行压缩
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2024-05-29 05:56:18
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CNN作者：叶 虎 编辑：李文臣
引言
1
ShuffleNet是旷视科技最近提出的一种计算高效的CNN模型，其和MobileNet和SqueezeNet等一样主要是想应用在移动端。所以，ShuffleNet的设计目标也是如何利用有
深度学习在推荐系统上的运用，具体用了卷积神经网络（CNN）提取文本特征，融合PMF模型进行推荐。具体论文见http://dm.postech.ac.kr/~cartopy/ConvMF/用户对项目评分数据的稀疏是推荐系统质量恶化的主要因素之一。为了处理稀疏性问题，已经提出了几种推荐技术，其另外考虑辅助信息以提高评估预测的准确性。特别是，当评级数据稀少时，基于文档建模的方法通过额外使用文本数据（如评
从GOOGLE 看的一篇深度好文，转载于此，希望大家借鉴。 使用可视化了解您的卷积网络 2018年10月1日在Imagenet上预先训练的InceptionV3模型的卷积层输出自卷积神经网络诞生以来，计算机视觉领域取得了巨大进步。该领域令人难以置信的研究速度，加上网络上大量图像数据库的开放性，在过去几年中给我们带来了令人难以置信的成果。大卷积神经网络的兴起始于AlexNet在2
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2024-08-08 12:05:18
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一、前言 在图像处理领域，卷积神经网络（Convolution Nerual Network，CNN）凭借其强大的性能取得了广泛的应用。作为一种前馈网络，CNN中各输入之间是相互独立的，每层神经元的信号只能向下一层传播，同一卷积层对不同通道信息的提取是独立的。因此，CNN擅长于提取图像中包含的空间特征，但却不能够有效处理时间序列数据（
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2024-05-06 10:46:32
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深度学习：OpenCV的blobFromImage如何工作深度学习中OpnenCV的blobFromImage是对输入图像做了什么呢？ &
文章目录一、 简介二、 模型结构2.1 嵌入层2.2 卷积层2.3 池化层2.4 全连接层2.5 softmax层三、textCNN总结四、实现五、参考 一、 简介TEXTCNN是由Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中提出的，其主要思想是将不同长度的短文作为矩阵输入，使
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2024-04-08 10:38:31
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Keras中有一个层是Flatten层，这个层可以把二维的图片转换成一维的数据，因此不需要单独做处理，而是在做完各种数据预处理后，用这个平层，把二维的数据处理成一维。Keras模型中有对数据进行分类，首先不是一定需要把所有的图片都处理成正方形，长方形的图片一样可以进行各种处理，另外，压缩成小的图片是为了处理量小，快速方便，而不是因为一定要这么做，如果资源够的话，那么就用原图也可以。神经网络层的输入
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2024-04-07 20:19:21
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学习目标学习使用Pandas读取赛题数据分析赛题数据的分布规律数据读取赛题数据虽然是文本数据，每个新闻是不定长的，但任然使用csv格式进行存储。因此可以直接用Pandas完成数据读取的操作。import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('.../data/train_set.csv',sep='\t',nrows=100)这里的read_csv由三部分构成：
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2024-08-20 22:09:37
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本文回顾了关于特定物体（如人脸）的近期研究。一些重要论文性能的分析和比较，总结了这一领域的现有问题并讨论未来研究的方向。本文是深度学习做三维重建的一篇综述对自2015年以来本领域的149个方法做详尽的回顾深入分析深度学习三维重建的各个方面，包括训练集，网络架构选择以及重建结果，训练技巧和应用场景总结对比了普遍的三维重建算法（88种），本文还包含了三维人脸重建算法（11种），人体形状重建算法（6种方
摘要大量的计算代价很难达到实时。我们在三个方面改进了srcnn。 1. 在网络末端加入反卷积层,向HR的映射直接从原始LR(未经插值)学得. 2. 在映射和扩展反馈之前通过收缩输入特征维度来重新制作映射层. 3. 使用了更小的滤波器和更多的映射层. 可以在CPU上实现实时并且效果不错.1 介绍目前SR算法多为基于学习的方法,即学习HR和LR之间的映射,SRCNN对于较大图片的处理速度不够好
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2024-10-11 14:12:49
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1、非线性分析（1）牛顿-拉普森选项（NROPT）仅在非线性分析中使用这个选项，。这个选项制定在求解期间每隔多长时间修正一次正切矩阵。可以指定下列值中的一个:Ø 程序选择（NROPT，AUTO）。程序根据模型中存在的非线性种类自动选用这些选项中的一个。在需要时牛顿-拉普森方法将自动激活自适应下降。Ø &n
前言：模型真正的作用绝不在于对历史数据的拟合，而在于对未来的预测。模型能够发挥作用的一个基本假设是“历史会重现”，即历史数据中隐含的事物发展规律会在未来继续发挥作用，这就要求建模人员在训练模型时要确保模型从历史数据中学到的是“规律”，而不是随机扰动的“噪声”，这也是信用算力建模人员不懈追求的目标。——信用算力风控团队关于数据有一种说法：数据决定分析结果的上限，而不同的算法只是决定了逼近上限的程度。
原因：
cnn的高表达能力有过度适应的风险，所以提出了在丰富数据集的同时防止过度拟合的数据增强技术。cnn的性能与训练样本的数量成对数关系，但如果没有足够的训练样本，具有许多参数的cnn会有过拟合的风险，因为会记住训练图像的细节特征，但这些特征不能被概括。数据增强通过多种方式增加图像的多样性，例如翻转，调整大小，随机裁减等，包括以下方法：
随机图像裁剪和修补（RICAP）：
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2024-06-29 07:15:55
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