在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连，即它的神经元间的连接是非全连接的，且同一层中某些神经元之间的连接的权重 w 和偏移 b 是共享的（即相同的），这样大量地减少了需要训练参数的数量。 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
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2023-11-09 10:08:07
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一、卷积网络基本介绍1.1 CNN的组成部分卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)，是一类深度神经网络，最常用于分析视觉图像。一个卷积神经网络通常包括输入输出层和多个隐藏层，隐藏层通常包括卷积层和RELU层（即激活函数）、池化层、全连接层和归一化层等。 1.输入层 CNN的输入一般是二维向量，可以有高度，比如，RGB图像。 2.卷积层 卷积层是CNN的核心，
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2023-10-23 09:54:33
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卷积神经网络（CNN）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）卷积层用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filte
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2023-08-16 22:07:30
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卷积层（convolutional layer）1.卷积核（convolutional kernel）卷积层的功能是对输入数据进行特征提取，其内部包含多个卷积核，组成卷积核的每个元素都对应一个权重系数和一个偏差量（bias vector），类似于一个前馈神经网络的神经元（neuron）。卷积层内每个神经元都与前一层中位置接近的区域的多个神经元相连，区域的大小取决于卷积核的大小，在文献中被称为“感受
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2023-08-21 11:15:28
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卷积神经网络——卷积操作在上一篇《卷积神经网络简介》里我们介绍了卷积神经网络包含四个主要的操作，其中最重要的就是本文要讲述的“卷积”操作。对于CNN，卷积操作的主要目的是从输入图像中提取特征。卷积通过使用输入数据的小方块学习图像特征来保留像素之间的空间关系。 图 1
卷积操作就是卷积核（过滤器 / Filter）在原始图片中进行滑动得到特征图（Feature Map）的
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2023-08-16 16:42:47
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输入层我们通常在这一层对传入数据进行处理，此步骤可大幅优化图像处理结果，有效防止输入不同的数据单位，显著缩短神经网络训练耗时，提高网络收敛速率；需要引起注意的是，神经网络的激活函数一般都处于一定的数值区间，因此进行网络训练的数据得映射到相应的区间。运行人工神经网络时，底层参数更新对其有显著的作用效果，造成的影响会导致假设条件难以满足。从事相关研究的科学家们在神经网络中采取归一化操作，能有效解决假设
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2023-10-09 10:35:08
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卷积神经网络卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层以及全连接层构成。INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）简单来说：卷积用来提取特征，池化压缩特征，全连接层用来加权重卷积层卷积层的作用是用来提取特征，卷积层主要涉及的参数包括：滑动窗口步长，卷积核尺寸，填充边缘，卷积核个数。卷积核的工作原理如下图所示：如下图所示：输入图
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2024-02-19 11:43:05
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1 前言卷积神经网络（CNN）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）2 人工神经网络2.1 神经元 神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变
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2023-11-20 09:03:45
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神经网络的结构神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，输入输出层各有一个，隐藏层有很多层（形如下图） 输入端输入数据，相当于将数据的特征输入。此特征为在人类眼中数据的特征，而计算机并不能通过这些特征进行判断，因此计算机要通过一些算法将其转换为其可以应用来进行判断的形式，而这些算法，就是在一层一层的隐藏层中实现的。举一个例子：如上图中，将输入的三个特征组成的向量x（一个1*3向量），根据四组
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2023-10-10 07:27:47
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前言用输入层，隐藏层，输出层组成了神经网络，把数据放入输入层，通过隐藏层，再到输出层，把训练的数据跟输出进行对比得出误差，把误差传回到隐藏层中训练各个层的参数。这是典型的神经网络的结果图：典型的神经网络用在了很多的场合中，比如分类上，也达到了很好的效果。但是如果输入层的参数太多，会出现怎样的一种情况？如下是用神经网络来识别手写数字：这是一个神经网络中常见的一个应用，如何用神经网络进行数字的识别？最
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2023-10-10 07:27:40
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卷积神经网络简介卷积网络 (convolutional network)(LeCun, 1989)，也叫做卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN)，是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积神经网络主要包括：输入层(Input layer)、卷积层(convolution layer)、激活层（activation layer)、
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2023-09-21 06:09:33
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卷积神经网络其实和普通的神经网络的区别在于它的输入不再是一维的向量了，而是一个三维的向量，为什么是三维的呢？这是因为图片有三个通道R,G,B。那么输出是什么呢？输出可以认为是一维的向量，比如说那图片分类举例，分为K类的话，输出就是K维的向量。 卷积神经网络的基本结构如下： 如上图所示，第一层为输入，第二层为卷积层，卷积层就是用来做上一节所说的卷积操作那件事。第三层为非线性变换层，和普通的神
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2023-07-08 14:34:42
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1. 什么是卷积神经网络卷积神经网络常用于图像的识别和分类 2. 卷积神经网络的主要层次有哪些？输入层，卷积层，激活层，池化层，全连接层，批量正则化层 3. 常见的数据预处理的三种方式？去均值：各个维度数据中心化到0归一化：各个维度的数据归一到同一个范围pca/白化：pca去掉性强的特征；白化在pca的基础上进行归一化。 4. 什么是卷积层？一组固定的权重和滑动窗口中
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2023-10-20 19:35:18
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一、基本卷积神经网络1.AlexNet 网络结构如图所示。该网络在ImageNet上表现出色，AlexNet包含5个卷积层，有些层后面跟了max-pooling层，3个全连接层，为了减少过拟合，在全连接层使用了dropout。AlexNet使用了很多经典的神经网络方法，这些方法对以后的深度学习影响巨大。1.1Relu函数当时主流的的神经元激活函数是tanh()函数，该函数在输入值大的饱和
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2024-02-13 21:38:59
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卷积神经网络由哪几部分组成？卷积神经网络在视觉上具有较大的应用，卷积神经网络分为卷积层、池化层和全连接层。什么是卷积核，卷积核的作用是什么？其中卷积核是一种数字矩阵，不同的卷积核用来提取特征，不同的卷积核可以提取不同的特征，位于不同深度的卷积核提取的也不同。正是因为卷积核再图像内滑动提取特征的性质，一整张图像使用一个卷积核，使得卷积神经网络具有参数共享的特性，也就减少了计算量。什么是卷积层？不同卷
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2023-10-09 09:11:42
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在生物意义上的神经元中，只有前面的树突传递的信号的加权和值大于某一个特定的阈值的时候，后面的神经元才会被激活。简单的说激活函数的意义在于判定每个神经元的输出 。放在人脸识别卷积神经网络中来思考，卷积层的激活函数的意义在于这一块区域的特征强度如果没有达到一定的标准，就输出0，表明这种特征提取方式(卷积核w)不能在该块区域提取到特征，或者说这块区域的这种特征很弱。由于输出0时，激活函数梯度几乎都为0，
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2023-09-21 14:31:19
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并不是所有使用神经网络的尝试都能够成功，这有许多原因。一些问题可以通过改进训练数据、初始权重、设计良好的输出方案来解决。1.改进输入对于S激活函数，可以发现， 如果输入变大， 激活函数就会变得非常平坦。由于我们使用梯度学习新的权重， 因此一个平坦的激活函数会出问题。权重的改变取决于激活函数的梯度。 小梯度意味着限制神经网络学习的能力。 这就是所谓的饱和神经网络。 这意味着， 我们应该尽量保持小的输
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2023-12-15 09:58:19
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目录（一）输入层（Input Layer）（二）卷积层（Convolution Layer）（三）激活层（Activation Layer）（四）池化层（Pooling Layer）（五）全连接层（Full Connected Layer）（六）输出层（Output Layer）Definitions：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN)是一类包含卷积
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2023-10-10 22:39:22
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神经卷积网络CNN的组成一般包括：数据输入层（Input layer），卷积计算层（Convolutional layer）、激励层（如 ReLu layer）、池化层（Pooling layer）、全连接层（Full-connected layer）。1、数据输入层为使下一步的车牌识别作好准备，本文对原始图形作了预处理。在图像预处理中，对现有的图像进行改进，或对一些重要的图像进行增强，从而获得较
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2023-11-02 08:13:03
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1. 卷积层的作用卷积层的作用是提取输入图片中的信息，这些信息被称为图像特征，这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现，比如图片的纹理特征，颜色特征。比如下面这张图片，蓝色框框住的地方就是脸部特征，这些特征其实是由一个个像素所组成的。再者这是一张彩色图片，它包含R、G、B三个通道，这里就不多赘述RGB颜色空间了，即红色、绿色、蓝色三个通道叠加而成，每个通道其实也相当于一张单通道的图
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2024-02-04 06:36:20
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