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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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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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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行人检测 概述：RCNN系列，YOLO系列和SSD系列。其中RCNN系列算法是现在使用的最广泛的基于深度学习的行人检测算法。 在说行人检测之前不得不说一下目标检测。行人检测是目标检测下的一个分支，其检测的标签是行人。我理解的目标检测是准确地找到给定图片中对象的位置，并标出对象的类别。目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题。但是，这个
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2024-06-03 10:15:03
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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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1.前言（1）神经网络的缺陷在神经网络一文中简单介绍了其原理，可以发现不同层之间是全连接的，当神经网络的深度、节点数变大，会导致过拟合、参数过多等问题。（2）计算机视觉（图像）背景通过抽取只依赖图像里小的子区域的局部特征，然后利用这些特征的信息就可以融合到后续处理阶段中，从而检测更高级的特征，最后产生图像整体的信息。距离较近的像素的相关性要远大于距离较远像素的相关性。对于图像的一个区域有用的局部
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2024-05-22 19:57:48
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这次讲一讲如何在keras中简单实现CNN对手写数字的识别.
首先在上一课的讲述中，图像现在是分RGB三个通过，以立方体的形式来检测和卷积的，一般一维的叫做向量vector，那么三维这个立方体矩阵就叫做tensor张量。
model2.add( Convolution2D(25,3,3,
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2024-05-08 17:32:16
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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
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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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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文章目录为什么使用CNN彩色图片-CNNMax PollingFlatten 是全连接神经网络的简化版,一般用于图像识别 为什么使用CNN图像只需要识别一部分同样的参数出现在不同的区域对图像放缩以上情况都可以使用CNN，减少神经网络的参数。CNN的大致过程如图所示。 先了解一下Convolution的做法： 假设一个矩阵（图像信息可以写成矩阵的形式），有两个Filter(过滤器，卷积核)也是矩
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2024-03-15 13:50:37
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（一）目标检测概述 （二）目标检测算法之R-CNN （三）目标检测算法之SPPNet （四）目标检测算法之Fast R-CNN 写在最前面：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458，这是某知乎大佬关于我今天所写的超级棒的文章，放在最前面，完全可以不看我的文章去看这位大佬的。当然，大佬的文章深度和精度都很足，因此文章篇幅比较长
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2024-08-08 22:22:33
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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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传统对象识别-模式识别传统的模式识别神经网络(NN)算法基于梯度下降，基于输入的大量样本特征数据学习有能力识别与分类不同的目标样本。这些传统模式识别方法包括KNN、SVM、NN等方法、他们有一个无法避免的问题，就是必须手工设计算法实现从输入图像到提取特征，而在特征提取过程中要考虑各种不变性问题、最常见的需要考虑旋转不变性、光照不变性、尺度不变性、通过计算图像梯度与角度来实现旋转不变性、通过归一化来
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2024-04-02 08:58:55
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主流的深度学习模型有哪些？谷歌人工智能写作项目：小发猫常见的深度学习算法主要有哪些？深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络神经网络软件有哪些。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)，是深度学习的代表算法之一。循环神经网络(Recur
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2024-04-07 20:55:03
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在中给出了CNN的简单实现，这里对每一步的实现作个说明： 共7层：依次为输入层、C1层、S2层、C3层、S4层、C5层、输出层，C代表卷积层(特征提取)，S代表降采样层或池化层(Pooling)，输出层为全连接层。 1. 各层权值、偏置(阈值)初始化： 各层权值、偏置个数计算如下： (1)、输入层：预处
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2023-10-20 14:59:44
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神经网络核心组件：层：神经网络的基本结构，将输入张量转变为输出张量；模型：层构成的网络；损失函数：参数学习的目标函数，通过最小化损失函数来学习参数；优化器：确定如何使损失函数最小；卷积神经网络：包括卷积层、池化层、全连接层和输出层；一般处理网状数据；卷积层： 局部感知，对于图片中的每一个特征首先局部感知，然后更高层次对局部进行综合操作，从而得到全局信息。卷积运算：用卷积分别乘以输入张量中的每个元素
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2024-05-21 22:40:51
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R-CNN 原理详解 文章目录R-CNN 原理详解1. Contributions2. 流程详解2.1 总体流程2.2 提取候选区域2.3 训练CNN2.4 训练SVM3. 总结 最近开始学习物体检测的知识，就读了一下R-CNN的论文原文 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentatio
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2024-05-30 09:52:33
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1.卷积神经网络卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层。用途：检测任务、分类与检索、超分辨率重构、医学任务、无人驾驶等 2. 首先要把图像分割成每个小区域，目的是对于不同区域我得到特征它是不一样的，然后接下
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2023-10-08 08:54:59
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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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