神经网络是由大量处理单元（神经元）互相连接而成的网络，实际上ANN并不完全模拟了生物的神经系统，而是一种抽象、简化和模拟。神经网络的信息处理通过神经元的相互作用来实现，知识与信息的存贮表现在网络元件互连的分布式结构与联系，神经网络的学习和识别各神经元连接权系数的动态演化过程。实践中常用的基本神经网络模型有：感知器神经网络、线性神经网络、BP神经网络、径向基神经网络、自组织神经网络、反馈网络等。1、
转载
2023-10-08 08:53:01
265阅读
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：这个是最容易想
一、CNN 简介CNN的精华是：三概念两核心，这里做个简要的概要性介绍。1、CNN 两核心——卷积和池化（1）卷积主要起到作用是抽取特征，使网络具有一定转移不变性，也有一定降维的作用。概述：设定一个n行m列的卷积窗口，采用的relu（elu，leakyrelu）做为激活函数函数，对输入X进行卷积操作。 注意：卷积可能单通道或者多通道卷积；积操作时分为 padding 和非 padding 两种方式
转载
2023-12-21 12:30:20
122阅读
二.实例探究2.6 谷歌Inception网络简介Inception模块的作用：代替人工确定卷积层中的卷积核大小或者确定是否需要创建卷积层和池化层。 解析：inception网络代替人工选择滤波器大小，甚至可以代替人工决定使用卷积层或是池化层。考虑不同滤波器滤波器大小、以及池化层，给网络添加这
转载
2023-10-10 11:26:58
100阅读
本文主要讲解关于有关物体检测的相关网络，具体包括R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN和Mask R-CNN等。在此之前会先将常见的几个比较有效的CNN网络也作简单的介绍。一、经典的CNN1.LeNetLeNet是最早提出的几个卷积神经网络之一，现在看起其结构比较简单，只有简单的卷积、池化和全连接层，没什么特别的Tricks（技巧）。其示意图如下：2. AlexNetAlexN
转载
2024-01-11 11:53:56
100阅读
神经网络模型种类
一般地，CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性
# CNN卷积神经网络模型
## 引言
随着机器学习和深度学习的快速发展，人工智能在各个领域都取得了重大突破。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种特殊的神经网络，被广泛应用于计算机视觉领域，具有良好的图像识别和处理能力。
本文将介绍CNN卷积神经网络模型的基本原理和应用，包括卷积层、池化层、全连接层等核心组件，以及如何使用Python语言实现
原创
2023-08-15 09:58:29
155阅读
文章目录前言一、CNN原理二、卷积神经网络三、Pytorch构建模型总结 前言卷积神经网络CNN是深度学习中的基础知识。本文对CNN的基础原理及常见的CNN网络进行了详细解读，并介绍了Pytorch构建深度网络的流程。最后对Pytorch构建CNN模型进行实现。一、CNN原理CNN，又称卷积神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别
转载
2023-11-12 19:09:17
166阅读
写在前面：看预测论文综述时，面临这样一个问题：很多DL的方法只是会简单运用，却不是特别了解其详细原理，故针对CNN、RNN、LSTM、AutoEncoder、RBM、DBN以及DBM分别做一些简单总结，以达到了解的目的，此篇为CNN。 目录1.CNN的模型结构2.卷积层2.1卷积2.2 卷积核2.3 计算3.全连接网络与CNN3.1 局部连接3.2 权值共享4.池化操作4.1 最大池化4.2
转载
2023-10-10 11:27:54
306阅读
卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，它的神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，因其特性被广泛用于模式识别。由于该网络避免了对图像的复杂预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更多的应用。CNN的基础结构包括两层。 第一层为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其他特征间的位置关系也随之确定下来。 第二层为特征映射层。网络的
转载
2023-10-08 08:23:28
85阅读
卷积神经网络是一种前馈型神经网络, 受生物自然视觉认知机制启发而来的. 现在, CNN 已经成为众多科学领域的研究热点之一, 特别是在模式分类领域, 由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理, 可以直接输入原始图像, 因而得到了更为广泛的应用. 可应用于图像分类, 目标识别, 目标检测, 语义分割等等. 本文介绍可用于图像分类的卷积神经网络的基本结构.深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用
转载
2023-10-10 11:27:49
255阅读
卷积神经网络(CNN)的简单实现(MNIST) 卷积神经网络(CNN)的基础介绍见，这里主要以代码实现为主。 CNN是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。 以MNIST作
转载
2023-08-09 22:30:36
161阅读
一、卷积层在 TensorFlow 中，既可以通过自定义权值的底层实现方式搭建神经网络，也可以直接调用现成的卷积层类的高层方式快速搭建复杂网络 1.2D卷积函数在 TensorFlow 中， 通过 tf.nn.conv2d 函数可以方便地实现 2D 卷积运算。 tf.nn.conv2d基于输入?: [b, ℎ, ?, ???] 和 卷积核?: [?, ?, ???, ????] 进行卷
转载
2023-10-08 07:50:40
157阅读
在这篇文章Inception网络模块（Inception Network Module）中已经介绍了Inception网络组成模块的基本原理。原论文中基本模块如下图所示：下面讨论如何将这些模块组合起来，构建属于自己的Inception网络，Inception网络又叫做GoogLeNet。 Inception模块会将之前层的激活或者输出作为它的输入，上图中这是一个28×28×192的输入，
转载
2023-10-08 08:23:19
325阅读
作者：FJODOR VAN VEEN参与：吴攀、李亚洲选自THE ASIMOV INSTITUTE机器之心编译 作者：FJODOR VAN VEEN参与：吴攀、李亚洲 随着新型神经网络架构如雨后春笋般地时不时出现，我们已经很难再跟踪全部网络了。要是一下子看到各种各样的缩写（DCIGN、BiLSTM、DCGAN……），真的会让人有点招架不住。 为此，Fjodor Van
转载
2023-10-13 06:41:03
0阅读
随着神经网络的不断发展，越来越多的人工神经网络模型也被创造出来了，其中，具有代表性的就是前馈型神经网络模型、反馈型神经网络模型以及图网络.1.前馈型神经网络模型 前馈神经网络（Feedforward Neural Network ,FNN），简称前馈网络。 &
转载
2023-08-10 21:14:57
705阅读
CNN（Convolutional Neural Network） （1）CNN的概念 CNN，常被称作卷积神经网络，经常被用于图像处理。 CNN最关键的两个步骤是：卷积与池化。以下是它的过程图： CNN之所以能够进行卷积，有两点理由：1.图像的模式会远远的小于整张图片；2.图像中相同的模式会出现在不同的位置。 CNN之所以能够进行池化，主要是因为图像中有很多冗余点，即使我们对它进行s
转载
2023-10-20 18:59:06
397阅读
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
转载
2023-10-08 08:20:35
252阅读
深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
转载
2023-11-12 13:25:25
438阅读
积卷神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：神经网络中的一种拓展朴素的CNN和朴素的NN没有任何区别。 CNN主要思想： 局部连接 权值共享 CNN应用在特征提取领域 前向传播： 
转载
2023-10-10 09:16:29
374阅读
