识别黑白图中的服装图案(Fashion-MNIST)基于上述代码修改模型的组成1 修改myConNet模型1.1.1 修改阐述将模型中的两个全连接层，变为全局平均池化层。1.1.2 修改结果### 1.5 定义模型类
class myConNet(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(myConNet, self
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2023-11-27 10:18:21
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卷积的概念
线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵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，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。具体地说一个滤波器就是一个n*n的矩阵，和对应的图像进行卷积，可以得到
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2023-10-08 09:30:58
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导语卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本问对经典卷积神经网络进行讲解。本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部
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2023-11-24 22:56:58
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更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破， 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试，这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的，在本文中，提出了一个可视化分析系统，CNNVis，帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。关键词
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2024-02-19 11:11:16
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文章目录什么是卷积神经网络：1）网络结构2）局部感受野与权值共享3）卷积层、下采样层、全连接层卷积神经网络相比一般神经网络在图像理解中的优点：边缘检测卷积运算卷积层卷积后维度公式及运算示例Padding填充Valid卷积和Same卷积卷积步长三维卷积简单卷积网络图解示例一个卷积核两个卷积核(多个)池化层最大池化平均池化为什么使用卷积？使用卷积网络的两个原因 什么是卷积神经网络：卷积神经网络默认输
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2023-09-21 09:04:52
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# 如何绘制卷积神经网络图
## 1. 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功的深度学习模型。绘制卷积神经网络图是理解和调试CNN模型的重要工作之一。本文将介绍如何使用Python和相应的库来绘制卷积神经网络图，并通过代码示例详细说明绘制过程。
## 2. 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下工
原创
2023-12-18 07:49:47
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这篇文章用最简明易懂的方式解释了卷积神经网络（CNN）的基本原理，并绕开了里面的数学理论。同时，如果想对从头开始构建CNN网络之类的问题感兴趣，作者推荐去读《 Artificial Intelligence for Humans Volume 3: Deep Learning and Neural Networks》中第10章节的内容。不多说了，开始CNN之旅——网络结构CNN的模
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2023-10-13 00:07:46
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up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用pytorch实现深度学习在cv上的应用，并做笔记整理和总结。 一、卷积神经网络基础与补充卷积神经网络CNN正向传播——以LeNet举例 第一节课主要是通过LeNet网络讲解了CNN中的卷积层、池化层和全连接层的正向传播过程。（包含卷积层的神经网络都可以称为卷积神经网络），由于是基础，就不再赘述。关于CNN基础可以参考CNN
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2024-02-23 10:56:49
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服装购买是一种繁重的体验，眼睛被太多的信息占据了。视觉系统吸收了大量信息，我应该去卖哪件H＆M卡其裤吗？那是Nike背心吗？机器能自动检测衬衫、裤子、连衣裙和运动鞋的图片吗？事实证明，用高质量的训练数据对机器进行训练，准确地对时尚物品的图像进行分类是可行的。在本教程中，我们将从头开始构建一个机器学习模型，使用Fashion-MNIST数据集训练它们。我们将介绍如何训练模型、设计类别分类的输入和输出
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2023-10-12 13:17:46
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ResNet50-FCN 论文地址：https://arxiv.org/abs/1411.4038FCN：Fully Convolutional Networks 全卷积模型：本项目将CNN模式后面的全连接层换成卷积层，所以整个网络都是卷积层。其最后输出的是一张已经标记好的热图，而不是一个概率值。 通常的CNN网络中，在最后都会有几层全连接网络来融合特征信息，然后再对融合后的特征信息进行softm
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2023-09-07 18:14:27
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目录1 概述2 卷积（Convolution）2.1 单通道的卷积2.2 三通道的卷积2.2.1 1 Output Channel 2.2.2 M Output Channels3 卷积层常见参数3.1 padding3.2 stride3.3 Subsampling——MaxPo
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2023-08-12 20:18:14
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在这一节中，你将学习如何对 CIFAR-10 中的图片进行分类。CIFAR-10 数据集由 10 类 60000 张 32×3 2像素的彩色图片组成，每类有 6000 张图片。有 50000 张训练图片和 10000 张测试图片。图 1 CIFAR图像的例子在这一节，将使用 TFLearn（一个更高层次的框架），它抽象了一些 TensorFlow 的内部细节，能够专注于深度网络
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2023-08-03 15:10:24
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今天给大家分享关于卷积神经网络经典结构（CNN）。经典的图像分类的CNN结构就是如上图一样输入层，接着是卷积层和池化层交替排列形成的，最后是三层全连接层和softmax层进行最终的图片分类。卷积层我们首先来谈卷积层（convolutional layer）。卷积层是指使用卷积的操作处理图片，在我们了解卷积的定义前，我们先了解一下图片。首先我们要先了解图片是怎么储存的。图片的储存方式是以像素点储存的
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2023-11-10 17:42:43
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在图像处理中，神经网络的输入就是图像上的一个个像素，输入向量的维度就等于图像的像素数量，因此如果使用一般的神经网络（Fully Connected Feedforward Network），会导致参数过多并且使得训练效率低下。于是，我们想到可以利用图像处理的一些特性得到一种更简单的神经网络，这就是卷积神经网络（CNN）。1.图像处理的性质（1）决定一个图片的“模式”（
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2023-11-06 19:00:26
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卷积&图像去噪&边缘提取图像去噪与卷积高斯卷积核图像噪声与中值滤波器卷积与边缘提取 图像去噪与卷积图像去噪 平均求和卷积核 先对模板进行180度翻转，然后再进行卷积卷积的定义 通过卷积将H转到R域卷积性质： 边界填充：zero padding镜像填充卷积操作后的图像要小于输入时的图像，通过边界填充，我们可以实现卷积前后图像的尺寸不变； 一种最常用的边界填充就是常数填充。单位脉冲卷
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2023-12-12 22:45:34
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卷积神经网络一、图片的识别过程：二、卷积神经网络解决了两个问题三、基本结构1.卷积层2.池化层3.ReLU 激活层单层卷积神经网络4.全连接层四、卷积神经网络流程五、卷积神经网络算法过程六、(代码)卷积神经网络---手写数字模型 一、图片的识别过程：1.特征提取-CNN自动提取（卷积层） 2.提取主要特征（池化层） 3.特征汇总 4.产生分类器进行预测识别（全连层）1.传统神经网络处理图片-全连
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2023-06-25 09:53:42
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视频中所涉及的代码如下：basic_cnn.py 一个简单的卷积层padding.py 卷积层参数——padding填充stride.py 参数——步长maxpooling.py 下采样——最大池化cnn.py 一个简单的卷积神经网络cnn_job.py 作业——修改网络结构1. basic_cnn.py 一个简单的卷积层 示范卷积层所做的工作import torch
in_channels, o
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2023-09-21 11:35:20
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二维互相关运算mport torch
import torch.nn as nn
def corr2d(X, K):
H, W = X.shape
h, w = K.shape
Y = torch.zeros(H - h + 1, W - w + 1)
for i in range(Y.shape[0]):
for j in range(Y.sh
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2023-08-11 16:57:23
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近期开始学习Pytorch，在这里小小记录下。 由于是实现卷积神经网络，所以数据集统一使用CIFAR10。 首先，搭建最简单的卷积神经网络：class Model(nn.Module):
def __init__(self) :
super().__init__()
# 序列化
self.model1=Sequential(
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2023-08-10 22:45:02
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卷积神经网络卷积神经网络最初是为了解决计算机视觉的相关问题设计的，现在其不仅被应用在图像和视频领域，也可用于诸如音频信号的时间序列信号的处理之中。 本文主要着重于卷积神经网络的基本原理和使用PyTorch实现卷积神经网络。一. 发展脉络二. 卷积神经网络因为一开始卷积神经网络的提出也是为了解决图像问题，所以在阐述其理念时，我们也多会使用图像问题作为示例。（一）综述1. 全连接网络存在的问题全连接神
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2023-07-31 22:48:15
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