网络七层模型网络七层协议，更专业的名字OSI互联参考模型。七层协议顾名思义有七层，从上到下：应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。OSI中的上面4层（应用层、表示层、会话层、传输层）为高层，定义了程序的功能；下面3层（网络层、数据链路层、物理层）为低层，主要是处理面向网络的端到端数据流。应用层在应用层中，为操作系统或者网络应用程序提供访问网络服务的接口，其实质就是协议常见的有
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2024-10-11 21:24:49
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制作4个网络，分别是3层，5层，7层，9层在迭代终止标准相同的前提下统计分类准确率比较增加网络层数是否一定可以改善网络性能？3层网络的结构是(mnist 0 ,mnist 2)81-30-2-(1,0) || (0,1)
分类mnist的0和2，将28*28的图片压缩到9*9，三层网络的节点数量分别是81，30，2。让0向（1，0）收敛，让2向（0，1）收敛，网络的迭代停止的标准是
|输出函数-目
Attention Mechanism可以帮助模型对输入的X每个部分赋予不同的权重，抽取出更加关键及重要的信息，使模型做出更加准确的判断，同时不会对模型的计算和存储带来更大的开销，这也是Attention Mechanism应用如此广泛的原因。 之前在做知识库问答和阅读理解问答的研究中都用到了attention机制，效果确实比较显著（虽然减慢训练速度的效果也比较显著…）。在是谷歌发布论
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2024-05-27 22:53:28
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l 深度学习用于计算机视觉使用的模型几乎都是卷积神经网络（convnet）l 卷积神经网络的结构大致是：一系列池化层和卷积层，在最后是一个密集连接分类器。l 密接连接层和卷积层的区别：密集层从输入特征空间中学到的是全局模式，而卷积层学到的是局部模式。l 卷积层这种局部学习的模式有两个性质：1. 平移不变性：卷积神经网络在图像右下角学到某个模式之后，
为什么使用深层网络对于人脸识别等应用，神经网络的第一层从原始图片中提取人脸的轮廓和边缘，每个神经元学习到不同边缘的信息；网络的第二层将第一层学得的边缘信息组合起来，形成人脸的一些局部的特征，例如眼睛、嘴巴等；后面的几层逐步将上一层的特征组合起来，形成人脸的模样。随着神经网络层数的增加，特征也从原来的边缘逐步扩展为人脸的整体，由整体到局部，由简单到复杂。层数越多，那么模型学习的效果也就越精确。通过例
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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如果你想先跑起来一个神经网络代码,那么请你先移步我的上一篇博客,是关于如何手动构建softmax神经网络的,那篇博客的代码是可以直接跑起来的.在构建整个神经网络的过程中我们不可避免地会碰到很多语言概念理解使用上的问题,ai工具碰上这类问题基本就寄了,所以我们将会从以下几个方面来补充说明,如何更加随心所欲地构建代码.ps:一点题外话我在前两个月因为一些感情和社交问题,学习基本处在停摆的一个状态,所以
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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前言一般来说，卷积神经网络会有三种类型的隐藏层——卷积层、池化层、全连接层。卷积层和池化层比较好理解，主要很多教程也会解释。卷积层(Convolutional layer)主要是用一个采样器从输入数据中采集关键数据内容；池化层(Pooling layer)则是对卷积层结果的压缩得到更加重要的特征，同时还能有效控制过拟合。但是可怜的全连接层(Fully Connected layer)很多时候都被忽
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2024-01-28 00:36:16
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个人觉得应该先写卷积操作的常见技术和公式操作，才能对卷积输入维度（结果），输出维度（结果）有更直观的了解吧。简单介绍一下卷积的常用trick：PaddingStriding下方是输入输出公式（本人开始也很困惑，找到对应公式后，就十分明朗了）：n:原始输入的维度 | f:卷积核的大小 | p：padding的大小| s:stride的大小no padding: n - f + 1padding: n
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2023-10-24 00:10:22
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基于CNN的FashionMNIST分类1卷积神经网络算法简介1.1卷积层1.2池化层1.3全连接层2实验设置及结果分析2.1环境配置2.2数据集2.3模型搭建2.4模型训练及测试2.5精度曲线和损失曲线2.6精确率和召回率2.7混淆矩阵3总结与展望 1卷积神经网络算法简介卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像
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2024-04-26 09:15:13
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卷积神经网络的主要思路局部连接 每个神经元不再和上一层的所有神经元相连，而只和一小部分神经元相连。这样就减少了很多参数。权值共享 一组连接可以共享同一个权重，而不是每个连接有一个不同的权重。下采样 可以使用Pooling来减少每层的样本数，进一步减少参数数量，同时还可以提升模型的鲁棒性(robust)卷积神经网络结构下图是一个卷积神经网络结构的示意图，图片来源参考资料1。 从上图可以看出一个卷积神
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2023-10-08 08:20:35
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一、卷积神经网络（CNN）1、常见的CNN结构有：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet等。目前效率最高的是ResNet。2、主要的层次： 数据输入层：Input Layer 卷积计算层：CONV Layer ReLU激励层：ReLU Incentive Layer（功能就是和激活函数一样，具有非线性的能力） 池化层：Pool
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2024-03-21 10:18:07
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卷积神经网络（CNN）的卷积层卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉和自然语言处理等领域。卷积层是 CNN 的核心组件，负责提取输入数据中的特征。卷积层的基本概念卷积操作：卷积层通过卷积核（或滤波器）对输入数据进行局部感知。卷积核是一个小的权重矩阵，通常比输入数据小。卷积操作将卷积核在输入数据上滑动（以一
卷积层是卷积神经网络的核心，通过局部感知和参数共享有效提取输入数据的特征。结合池化层和非线性激活函数，CNN 能够捕捉复杂的模
哈哈哈，又到了讲段子的时间准备好了吗？今天要说的是CNN最后一层了，CNN入门就要讲完啦。。。。。先来一段官方的语言介绍全连接层（Fully Connected Layer）全连接层常简称为 FC，它是可能会出现在 CNN 中的、一个比较特殊的结构；从名字就可以大概猜想到、FC 应该和普通层息息相关，事实上也正是如此。直观地说、FC 是连接卷积层和普通层的普通层，它将从父层（卷积层）那里得到的高维
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2024-05-31 11:57:45
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为什么使用CNN图片识别的特征： 1.有些图片不一定要看全部看局部特征也可以很好的进行判断（减少参数量）=>卷积层 2.不同图片的局部特征可能出现在不同的地方 =>卷积层 3.子采样：将大的图片变成小的图分辨率会变小，但是识别的效果相同（减少参数量）=>池化层CNN架构所以整个CNN的架构是这样的，首先input一张image以后，这张image会通过convolution la
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道数（比如RGB三色图层称为输入通道数为3），把作为卷积输出的后层的厚度称之为特征图
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2024-05-22 20:01:54
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神经网络（CNN）神经网络主要有三个部分组成, 分别为:网络结构 —— 描述神经元的层次与连接神经元的结构.激活函数(激励函数) —— 用于加入非线性的因素, 解决线性模型所不能解决的问题.参数学习方法的选择(一般为权重值W和偏置项b)一、CNN领域划分图像处理领域
图像识别图像标注图像主题生成图像内容生成…视频处理领域
视频分类视频标准视频预测…自然语言处理（NLP）领域
对话
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2024-05-04 18:17:35
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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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