卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network）简称CNN，CNN是所有深度学习课程、书籍必教的模型，CNN在影像识别方面的为例特别强大，许多影像识别的模型也都是以CNN的架构为基础去做延伸。另外值得一提的是CNN模型也是少数参考人的大脑视觉组织来建立的深度学习模型，学会CNN之后，对于学习其他深度学习的模型也很有帮助，本文主要讲述了CNN的原理以及
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2023-10-13 23:25:45
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神经网络模型CNN(Convolutional Neural Network)convolution层：二维情况多维情况Max pooling层：full connected全连接层RNN(Rerrent Neural Network)LSTMencode数据训练过程decodeBi-directional LSTMGRU(Gate Recurrent Unit）本次实验数据：储备知识?date
之前的章节已经实现了卷积层和池化层，现在来组合这些层，搭建进行手写数字识别的 CNN 。这里要实现如图7-23 所示的 CNN 。class SimpleConvNet:
"""简单的ConvNet
conv - relu - pool - affine - relu - affine - softmax
Parameters
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2024-05-29 09:57:05
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目标检测是一种计算机视觉技术，用于识别和定位图像中的目标。有很多检测算法存在，这里有一个很好的总结。Mask R-CNN是目标检测的扩展，它为图像中检测到的每个目标生成边界框和分割掩模。这篇文章是关于使用Mask R-CNN训练自定义数据集的指南，希望它能帮助你们中的一些人简化这个过程。库和包算法的主要包是mrcnn。下载库并将其导入到环境中。
!pip install mrcnnfrom mrc
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2024-10-15 09:50:35
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机器学习算法完整版见fenghaootong-github卷积神经网络原理(CNN)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CNN的三个特点：局部连接：这
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2023-10-12 11:42:38
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在之前的学习基础上使用卷积神经网络CNN的训练，准确率提升了许多。 与之前不同的地方就是添加了两层卷积神经，之前学习理论没弄明白的全连接层写完这个代码后也弄明白了。 而且运用了dropout解决过拟合问题。最后准确率达到了0.9688，比之前0.87还是要高不少以下是重要代码一、定义conv2d和max_pool_2x2函数x是输入，W是权重，stride=[1,1,1,1]是前后上下步长都为1，
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2024-06-28 10:20:02
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这套笔记是跟着七月算法五月深度学习班的学习而记录的，主要记一下我再学习机器学习的时候一些概念比较模糊的地方，具体课程参考七月算法官网： http://www.julyedu.com/ 神经网络的结构神经网络包含输入层，输出层，及中间的隐层神经网络在做说明事情呢？从逻辑回归到神经元--感知机：X1,X2为输入，z为一个线性的输出，当z<0时，函数逐渐趋近0，z>0函数趋近1.
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2024-09-27 14:33:24
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前言从理解卷积神经到实现它，前后花了一个月时间，现在也还有一些地方没有理解透彻，CNN还是有一定难度的，不是看哪个的博客和一两篇论文就明白了，主要还是靠自己去专研，阅读推荐列表在末尾的参考文献。目前实现的CNN在MINIT数据集上效果还不错，但是还有一些bug，因为最近比较忙，先把之前做的总结一下，以后再继续优化。卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法，在很多应用上表现出卓越
1. 导入各种模块基本形式为：import 模块名from 某个文件 import 某个模块2. 导入数据(以两类分类问题为例，即numClass = 2)训练集数据data可以看到，data是一个四维的ndarray训练集的标签3. 将导入的数据转化我keras可以接受的数据格式keras要求的label格式应该为binary class matrices，所以，需要对输入的label数据进行转
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2023-09-19 22:39:58
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前言在我们训练神经网络时，通常使用的优化算法就是梯度下降，在这篇文章中，我以卷积神经网络为例，来具体展示一下在Pytorch中如何使用梯度下降算法来进行卷积神经网络的参数优化。1.网络搭建我们先来构建一个简单的卷积网络。import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Conv_net(nn.Module):
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2023-11-03 09:46:52
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目录(?)[+]
MATLAB实现CNN一般会用到deepLearnToolbox-master。但是根据Git上面的说明，现在已经停止更新了，而且有很多功能也不太能够支持，具体的请大家自习看一看Git中的README。 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码Auto
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2024-08-12 11:57:49
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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
a
j
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2024-04-19 22:23:03
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# 深度学习中的卷积神经网络（CNN）基础与代码示例
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中一种非常重要的结构，特别在图像识别、物体检测以及自然语言处理等任务中表现出色。本文将为您介绍CNN的基本概念及其实现，并提供相关的代码示例。
## 什么是卷积神经网络？
CNN是一种专门处理图像数据的深度学习模型。它通过捕捉局部特征来识别图像中的模
# 什么是卷积神经网络（CNN）？
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习算法，通常用于处理图像、视频等数据。CNN通过模仿生物视觉神经网络的工作原理，有效地提取图像特征，从而提高图像分类、物体检测等任务的准确性。
CNN的核心构件包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于特征提取；池化层负责降低特征的维度并防止过拟合；全连接层则将提取到
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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MNIST虽然很简单，但是值得我们学习的东西还是有很多的。项目虽然简单，但是个人建议还是将各个模块分开创建，特别是对于新人而言，模块化的创建会让读者更加清晰、易懂。CNN模块：卷积神经网络的组成；train模块：利用CNN模型 对 MNIST数据集 进行训练并保存模型test模块：加载训练好的模型对测试集数据进行测试cnn.pt ： train 的CNN模型注意！ 有GPU的小伙伴尽量使用GPU训
神经网络与深度学习实验报告一、实验名称Pytorch实现CNN二、实验要求用 python 的 Pytorch 模块实现卷积神经网络。网络结构为一个输入层、两个卷积层、一个全连接层、一个输出层。三、实验目的通过学习的卷积神经网络（CNN）基本原理（网络结构，损失函数，参数学习），使用numpy和Pytorch模块实现卷积神经网络，进一步加深对卷积神经网络的理解。掌握卷积神经网络原理和方法。四、实验
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2023-10-07 13:33:30
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我们使用华为云 ModelArts 轻松完成了滑动验证码缺口的识别。但是那种实现方案依赖于现有服务，是华为云提供的深度学习平台所搭建的识别模型，其实其内部是用的深度学习的某种目标检测算法实现的，如果利用平台的话，我们无需去申请 GPU、无需去了解其内部的基本原理究竟是怎么回事，它提供了一系列标注、训练、部署的流程。但用上述方法是有一定的弊端的，比如使用会一直收费，另外不好调优、不好更好地定制自己的
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2024-08-21 09:24:43
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大家好，今天和各位分享一下如何使用 Tensorflow 构建 CNN卷积神经网络和 LSTM 循环神经网络相结合的混合神经网络模型，完成对多特征的时间序列预测。本文预测模型的主要结构由 CNN 和 LSTM 神经网络构成。气温的特征数据具有空间依赖性。本文选择通过在模型前端使用CNN卷积神经网络提取特征之间的空间关系。同时，气温数据又具有明显的时间依赖性，因此在卷积神经网络后添加 LSTM 长短
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2023-07-10 14:40:58
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@author：wepon本文介绍多层感知机算法，特别是详细解读其代码实现，基于Python theano，代码来自：Convolutional Neural Networks (LeNet)。经详细注释的代码和原始代码：放在我的github地址上，可下载。一、CNN卷积神经网络原理简介要讲明白卷积神经网络，估计得长篇大论，网上有很多博文已经写得很好了，所以本文就不重复了，如果你了解CN
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2024-05-09 12:47:18
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