对于网址，我大部分学习的资源和数学公式都是来源于此，强烈推荐学习。对于网址2，我下面的代码就是在其基础上改写的，作者是用matlab实现的，这对于不会matlab的同学而言，会比较费时，毕竟，我们要做的是搞懂卷积神经网络，而不是某一个编程语言。而且最重要的是，我自己想弄明白CNN的前向网络和误差反向传播算法，自己亲自实现一遍，更有助于理解和记忆，哪怕是看着别人的代码学会的。A:下面代码实现是Le
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2023-10-13 21:08:00
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二十多年来，自动发现裸体图片一直是计算机视觉中的中心问题，并且由于其悠久的历史和直接的目标，它成为该领域如何发展的一个很好的例子。在这篇博文中，我将使用裸露检测问题来说明现代卷积神经网络（convnets）的训练与过去的研究有何不同。 （警告和免责声明：这篇文章包含了裸露的可视化效果，以用于科学目的。如果您未满18岁，或者被裸露冒犯，请勿继续阅读。）1996年 该领域的开创性著作是Fleck等人的
原创
2021-05-20 09:24:20
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=7563二十多年来，自动发现裸体图片一直是计算机视觉中的中心问题，并且由于其悠久的历史和直接的目标，它成为该领域如何发展的一个很好的例子。在这篇博文中，我将使用裸露检测问题来说明现代卷积神经网络（convnets）的训练与过去的研究有何不同。（警告和免责声明：这篇文章包含了裸露的可视化效果，以用于科学目的。如果您未满18岁...
原创
2021-05-12 14:40:51
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如何通过人工神经网络实现图像识别人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-Lay
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2023-09-13 07:21:15
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1.知乎上排名最高的解释首先选取知乎上对卷积物理意义解答排名最靠前的回答。 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称”等解释卷积。好好的信号为什么要翻转？导致学生难以理解卷积的物理意义。 这个其实非常简单的概念，国内的大多数教材却没有讲透。直接看图，不信看不懂。以离散信号为例，连续信号同理。已知x[0] = a, x[1] = b, x[2]=c 已知y[0] = i, y[
图片卷积图像滤波是尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。线性滤波是图像处理最基本的方法，它允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。首先，我们需要一个二维的滤波器矩阵(卷积核)和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，
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2024-03-19 13:44:26
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Multi-layer Graph Convolutional Network (GCN) with first-order filters. 1、图卷积要干什么？图卷积神经网络主要要完成的就是这件事，给定一个图网络，把节点（node）（又称顶点(vertex)）与 边（edge）输入进一个函数f，希望得到一个各个节点的feature信息，利用这个feature去实现各种任务
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2023-08-21 15:32:41
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一 卷积神经网络的组成IϵRW×H×C
IϵRW×H×C，输出该图片 属于哪一类。参数 W 是图像的宽度，H 是高度，C 是通道的个数；彩色图像中 C = 3，灰度图像 中 C = 1。一般的会设定总共类别的个数，例如在ImageNet竞赛中总共有 1000 个类别；在CIFAR10 中有 10 个类别。卷积神经网络则可以看成这样的黑匣子。输入是原始图片 I，输出是 L 维的向量&nbs
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2024-02-19 11:09:44
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目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的
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2023-10-08 01:23:10
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二十多年来，自动发现裸体图片一直是计算机视觉中的中心问题，并且由于其悠久的历史和直接的目标，它成为该领域如何发展的一个很好的例子。在这篇博文中，我将使用裸露检测问题来说明现代卷积神经网络（convnets）的训练与过去的研究有何不同。
（警告和免责声明：这篇文章包含了裸露的可视化效果，以用于科学目的。如果您未满18岁，或者被裸露冒犯，请勿继续阅读。）
1996年
该领域的开创性著作
原创
2021-08-01 13:48:42
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二十多年来，自动发现裸体图片一直是计算机视觉中的中心问题，并且由于其悠久的历史和直接的目标，它成为该领域如何发展的一个很好的例子。在这篇博文中，我将使用裸露检测问题来说明现代卷积神经网络（convnets）的训练与过去的研究有何不同。
（警告和免责声明：这篇文章包含了裸露的可视化效果，以用于科学目的。如果您未满18岁，或者被裸露冒犯，请勿继续阅读。）
1996年
该领域的开创性著作
原创
2021-08-01 13:48:20
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# 神经网络图像识别 Python 实现指南
## 引言
神经网络图像识别是机器学习中的一个重要应用领域，它可以帮助我们训练一个模型，使其能够自动识别和分类图像。本文将介绍如何使用 Python 实现神经网络图像识别，并提供详细的代码示例和解释。
## 整体流程
下面是实现神经网络图像识别的整体流程，我们将使用表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -- | -- |
| 1 | 数
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2024-02-02 09:19:29
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cifar-10的图像数据是一个32*32*3的图像，里面一共有50000张图并分为10个类别。此次作业主要运用简单的卷积神经网络来对50000张图训练并选出1000张来预测。卷积神经网络与传统神经网络相比，多了卷积层，池化层，dropout，其目的就是减少参数的数量从而实现网络的深度，利用dropout等方法降低过拟合，最终达到传统神经网络无法比拟的预测效果。此次采用了简单的三层卷积神经网络，即
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2023-09-04 17:00:43
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文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结：线性分类器得分函数损失函数（代价函数）损失函数1：hinge loss/支持向量机损失损失函数2：互熵损失（softmax分类器） K最近邻法-KNN现在用的比较少，因为其比较耗费内存，运行速度较慢练习： CIFAR-10数据集 60000张32*32小图片，总共10类，50000张训练和10000测试 下图第一行，左侧为大量的飞机数据，右侧第
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2024-02-24 12:19:23
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一、图像识别问题简介与经典数据集
视觉是人类认识世界非常重要的一种知觉。对于人类来说，通过识别手写体数字、识别图片中的物体或者是找出图片中人脸的轮廓都是非常简单的任务。然而对于计算机而言，让计算机识别图片中的内容就不是一件容易的事情了。图像识别问题希望借助计算机程序来处理、分析和理解图片中的内容，使得计算机可以从图片中自动识别各种不同模式的目标和对象。图像识别作为人工智能的一个重要领域，在最近几
原创
2021-08-12 22:06:11
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图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。图像处理部分内容参考此篇：图像识别过程（以下图像识别内容同样参考本篇）图像识别将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。识别方法中基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法。1)统计法(StatisticMethod) 该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特
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2023-08-21 23:23:35
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这里搭建了一个卷积神经网络，该网络仅应用于单一目标识别，网络结构如下表： 以手写体数字识别为例，代码如下：import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='1' # 显示所有信息
os.
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2023-07-07 14:29:36
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文章目录卷积神经网络（CNN）简单介绍概念基本结构卷积层池化层全连接层实现方式总结 卷积神经网络（CNN）简单介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于图像识别、计算机视觉等领域的深度学习模型。它通过卷积、池化等操作，提取图像特征，实现对图像的高效分类。在本教程中，我们将介绍CNN的概念、基本结构和实现方式。概念CNN由多层卷积层、池化层
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2023-10-08 07:49:37
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1. CNN的基本结构首先我们来看看CNN的基本结构。一个常见的CNN例子如下图：图中是一个图形识别的CNN模型。可以看出最左边的船的图像就是我们的输入层，计算机理解为输入若干个矩阵，这点和DNN基本相同。接着是卷积层（Convolution Layer）,这个是CNN特有的，我们后面专门来讲。卷积层的激活函数使用的是ReLU。我们在DNN中介绍过ReLU的激活函数，它其实很简单，就是ReLU(x
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2023-10-09 10:35:59
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摘要 针对锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life，RUL)传统预测方法的精确度与稳定性较低等问题，融合卷积神经网络( convolutionalneural network，CNN)和双向长短期记忆( bidirectional long short-termmemory，BiLSTM)神经网络的特点，设计一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法。为了充分使用电池数据的时间序
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2023-12-01 08:40:44
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