几个比较有名的卷积神经网络结构，详细的请看CS231nLeNet：第一个成功的卷积神经网络应用AlexNet：类似LeNet，但更深更大。使用了层叠的卷积层来抓取特征（通常是一个卷积层马上一个max pooling层）ZF Net：增加了中间卷积层的尺寸，让第一层的stride和filter size更小。GoogLeNet：减少parameters数量，最后一层用max pooling层代替了全
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2024-03-04 09:33:20
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Pytorch从零构建CNN网络实战前言CNN基础卷积核一维卷积核二维卷积核池化视图从零构建CNN网络基于MNIST包的图像识别实战数据获取训练函数主程序 前言本文是基于Pytorch进行构建CNN(Convolution Neural Network)卷积神经网络的简单实践。其中包含：构建CNN所需的基础知识从零构建CNN网络基于MNIST包的图像识别实战由于CNN的构建是基于Pytorch的
Keras 中的卷积层要在 Keras 中创建卷积层，你首先必须导入必要的模块：from keras.layers import Conv2D然后，你可以通过使用以下格式创建卷积层：Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding, activation='relu', input_shape)参数必须传递以下参数：filterskernel_size你可
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2024-05-31 10:26:43
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目录：一、概述二、背景三、人脑视觉机理四、关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级（浅层）特征表示 4.3、结构性特征表示  
文章目录第一部分：现代 CNN 结构的演变第二部分：CNN 中的一些重点知识2.1 Dropout 技术2.2 ReLU 激活函数及其变种2.2.1 所有激活函数概览2.2.2 补充资料2.3 梯度爆炸、梯度消失2.3.1 核心部分2.3.2 补充资料2.4 Batch Normalization2.4.1 深入剖析 batch normalization2.4.2 Beyond batch n
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2024-10-21 13:22:23
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很久前安装了anaconda，这次选修课需要用TensorFlow就开始尝试使用一下，没想到一上来就遇到各种问题 文章目录1. 在anaconda navigator上安装虚拟环境2. 添加清华、中科大镜像3. 安装各种包condapkg1: sklearnpkg2: jupyterpkg3: tensorflownumpykeraspytorchpippkg1: tensorflow2.0pyt
卷积网络通常只由三种类型的层组成：CONV、POOL（除非另有说明，否则我们默认假设为Max POOL）和FC（fully connected的缩写）。我们还将把RELU激活函数显式地写为一个层，它使用非线性函数对数据进行处理。下面，我们将讨论如何将这几个层堆叠在一起以形成整个网络。 ConvNet架构最常见的形式是堆叠几个CONV-RELU层，然后在它们后面加上池化层，并重复此模
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2024-03-19 13:40:33
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最近要准备cnn科普的ppt，本文对cnn的网络架构的演进进行简述，概述cnn发展历程与重要结点。在cv领域，cnn的网络框架可谓是大红大紫。随着模型的迭代，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。1.开山之作：LeNet 90年代卷积神经网络的祖师爷Le神在1998年提出CNN的开山之作lenet，定义了基本组件：卷积、池化、全连接，俗称CPF三件套。最初的LeN
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2024-04-24 12:14:08
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卷积层CNN中卷积层的作用：CNN中的卷积层，在很多网络结构中会用conv来表示，也就是convolution的缩写。卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取，这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。对于图片而言，图片是一个二维度的数据，我们怎样才能通过学习图片正确的模式来对于一张图片有正确的对于图片分类呢？这个时候，有人就提出了一个观点，我们可以这样，对于所有的像素，全部
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2024-08-07 09:07:41
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最近在“小象学院”上知识图谱的课程，做了一些笔记，现整理了一下1、什么是知识融合将来自不同知识库的同一实体融合在一起目标：融合各层面的知识合并两个知识图谱（本体），需要确认的是：（1）等价实例 实体的匹配 左右两个人是同一个人
ZYNQ 7000系列是一Cortex A9双核心ARM部分即PS部分+FPGA部分即PL部分，PL和PS部分都是可以自由配置的。由于项目需要，公司自制了ZYNQ核心板，由于从Altera转过来，此前没有ISE的基础，因此上手还是有一定的难度。在开发过程中出过一些低级错误。呵呵一下。。。。。。这次学习主要还是按照网上大神们推荐的方法，利用Vivado创建一个嵌入式软件，并使用串
CNN 已被广泛用在计算机视觉领域，但是近年来各种 CNN 模型复杂度越来越高，计算量越来越大，导致很多模型无法应用在移动端。本文介绍一种高效的 CNN 模型 MobileNets，MobileNets 使用 Depthwise Convolution 和 Pointwise Convolution 替代传统的卷积操作，可以大大减少参数量和计算量。1.Group ConvolutionGroup
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2024-03-11 10:40:18
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深度学习（DeepLearning）尤其是卷积神经网络（CNN）作为近几年来模式识别中的研究重点，受到人们越来越多的关注，相关的参考文献也是层出不穷，连续几年都占据了CVPR的半壁江山，但是万变不离其宗，那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文献依然值得回味，这里依据时间线索，对CNN发展过程中出现的一些经典文献稍作总结，方便大家在研究CNN时追本溯源，在汲取最新成果的同时不忘经典。
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2024-07-09 11:42:51
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什么是ARIMA？ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的简称。ARIMA是一种基于时间序列历史值和历史值上的预测误差来对当前做预测的模型。ARIMA整合了自回归项AR和滑动平均项MA。ARIMA可以建模任何存在一定规律的非季节性时间序列。如果时间序列具有季节性，则需要使用SARIMA(Seasonal ARIMA)建模，后续会介绍。AR
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2024-09-19 13:12:02
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文章目录pytorch使用CNN总结安装pytorch如何定义数据定义常量定义变量PyTorch里面的torch.nn.Parameter()如何定义模型快速搭建个性化搭建如何定义激活函数如何定义优化算法如何定义loss函数如何训练模型如何保存与读取模型保存读取如何进行批训练如何在单GPU上训练模型pytorch中常用的CNN层pytorch自定义损失函数pytorch对图片进行预处理pytor
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2023-12-12 22:48:26
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作者丨akkaze-郑安坤编辑丨极市平台导读本文总结了CNN在分割、检测、low-level、metric learning等领域的应用方法和设计技巧。目录：总纲分割篇low-level篇检测篇metric learning篇分类篇landmark篇视频理解篇双目篇3D篇数据增强篇总纲cnn中各个参数的辩证矛盾。深度决定了网络的表达能力，网络越深学习能力越强。宽度（通道数）决定了网络在某一层学到的
摘要： 还在苦恼如何写自己的CNN网络？看大神如何使用keras11行代码构建CNN网络,有源码提供。我曾经演示过如何使用TensorFlow创建卷积神经网络（CNN）来对MNIST手写数字数据集进行分类。TensorFlow是一款精湛的工具，具有强大的功能和灵活性。然而，对于快速原型制作工作，可能显得有些麻烦。Keras是一个运行在TensorFlow或者Theano的更高级别的库，旨
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2024-07-31 21:05:54
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目录2 人工神经网络2.1 神经元2.2 激活函数3 卷积神经网络之层级结构4 CNN之卷积计算层4.1 CNN怎么进行识别4.2 什么是卷积4.3 图像上的卷积4.4 GIF动态卷积图5 CNN之激励层与池化层5.1 ReLU激励层5.2 池化pool层6 后记1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都
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2024-05-26 16:23:57
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一. 初始化 有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98%。或者直接用预训练模型，采用百度工程师推荐的warmup，然后再 finetune，怎么finetune，看我以前的文章。二.从理解CNN网络以产生直觉去调参数的角度考虑，应该使用可视化 可视化（知乎用户 杨军） 刚开始, 先上小规模数据, 模型往大
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2024-05-08 19:57:05
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AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg，GoogLeNet。虽然时隔多年，但AlexNet经典依旧，本文就简单回顾一下AlexNet的网络结构。一、AlexNet网络结构由于当时硬件资源的限制，Hinton使用了两块GPU对AlexNet训练，即把输入数据均分成
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2024-05-12 16:01:04
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