CNN与RNN的介绍本文主要总结我对李宏毅老师讲的CNN和RNN的理解，通过对比总结各自的优势，同时加深自己对这方面知识的理解。1、CNN介绍CNN是一种利用卷积计算的神经网络。它可以通过卷积计算将原像素很大的图片保留主要特征变成很小的像素图片。本文介绍方式以李宏毅老师ppt内容为主，具体下面介绍。1.1 Why CNN for Image ①为什么引入CNN？？图片示意：给定一个图片放入全连接神
ANN是一个非线性大规模并行处理系统1.1人工神经元的一般模型神经元的具有的三个基本要素1、一组连接，连接的强度由个连接上的权值表示，若为正，则表示是激活，为负，表示，抑制 2、一个求和单元：用于求各个输入信号的加权和 3、一个非线性激活函数：起到非线性映射的作用，并将神经元输出幅度限制在一定的范围内，一般限制在（0,1）或者（-1,1）之间 此外还有一个阈值 求和部分 总和减去阈值 减
FCN备注：此文的FCN特指《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》论文中提出的结构，并非是广义的全卷机网络。一、介绍1.1 FCN关于图像分割算法，传统方法有很多（图像分割的历史），而全卷机神经网络（FCN，Fully Convolutional Network）是第一次将端到端的卷积网络推广到了语义分割任务当中，随后出现的
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、前言二、摘要三、背景四、MobileNets模型结构 一、前言这篇论文是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，取名为MobileNets。个人感觉论文所做工作偏向于模型压缩方面，核心思想就是卷积核的巧妙分解，可以有效减少网络参数。论文地址：MobileNets: Efficient Convol
U-Net和FCN的区别在计算机视觉领域，全卷积网络（FCN）是比较有名的图像分割网络，医学图像处理方向，U-Net可以说是一个更加炙手可热的网络，基本上所有的分割问题，我们都会拿U-Net先看一下基本的结果，然后进行“魔改”。U-Net和FCN非常的相似，U-Net比FCN稍晚提出来，但都发表在2015年，和FCN相比，U-Net的第一个特点是完全对称，也就是左边和右边是很类似的，而FCN的d
convolutional neural network 卷积神经网络(CNN)小问答 Q：CNN和神经网络(RNN)不是完全独立的吧？ A：对，不是。 Q：CNN和RNN有什么不同啊？ A：RNN的结构如下图所示：  
一、概述及相关概念简介（1）概述FCN：FCN是对图像进行像素级的分类（也就是每个像素点都进行分类），从而解决了语义级别的图像分割问题与经典的CNN不同，FCN对传入的图片尺寸没有要求，并且舍弃了全连接层，转而使用上采样的方法将最后的输出采样到原图的大小；不仅如此，FCN的lebal并不像CNN那样是文字，而是一张图片；训练图与标签如下所示：可以说，FCN与CNN的区别在于FCN把CNN最后的全连
文章目录u-net的引入1.主要思想2.网络架构论文补充1.U-Net数据输入2.卷积核中的数值如何确定？3.如何解决U-net训练样本少的问题？4.U-net可以如何改进？ u-net的引入Unet 发表于 2015 年，属于 FCN 的一种变体。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。1.主要思想U
本文中笔者将在实践中深度探讨人工智能神经网络（ANN）技术。通常为了解决以一个问题，ANN 会拥有不同的层次，关于需要多少分层来解决一个特定问题则是另一个话题，将不在本篇中赘述。作为一个程序员，应该比任何人都要更了解代码，无论看到什么样的代码都应该可以快速做出反应。因此，程序员可以直接从代码中来学习 ANN。然而，在开始了解 ANN 算法之前，了解算法背后的数学可以加快理解的速度。所以，在看代码之
1.背景介绍物体检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到识别图像中的物体及其位置、尺寸和形状等特征。物体检测算法广泛应用于自动驾驶、视频分析、人脸识别、医疗诊断等领域。近年来，随着深度学习技术的发展，物体检测算法也发生了巨大变化。目前，SSD(Single Shot MultiBox Detector)、YOLO(You Only Look Once)和Faster R-CNN等三种算法是
1.GoogLeNet：蓝色的块是卷积，红色的块是池化，黄色的是softmax减少代码冗余：函数/类 当网络结构复杂，对于类似或者相同的子结构，就可以把这个子结构（块）封装成一个类 GoogleNet，常被用作基础主干网络，图中红色圈出的一个部分称为Inception块2. Inception Module解析卷积核的大小：GoogleNet的下面这个块出发点是不知道多大的卷积
BP神经网络反向传播反向传播是BP神经网络的特点，在之前的博客中已经粗略介绍了BP神经元以及反向传播的特点，对反向传播用较为直观图示解释。本博客将重点介绍其反向传播的传播过程。 首先明确概念，反向传播就是得到整个网络的输出对每个门单元的梯度的过程。举例说明，f(x1,x2,x3,x4)=(max(x1,x2)+x3)∗x4
f
1. 概念上来说（1）"[["，是关键字，许多shell(如sh bash)并不支持这种方式。sh, bash(据说从2.02起引入对[[的支持)等支持。（2）"["是一条命令， 与test等价，大多数shell都支持。在现代的大多数sh实现中，"["与"test"是内部(builtin)命令，换句话说执行"
原创
2016-06-16 22:18:08
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==用于一般比较，===用于严格比较，==在比较的时候可以转换数据类型，===严格比较，只要类型不匹配就返回flase。先来看看==这兄弟：强制是将值转换为另一种类型的过程。在这种情况下，==会执行隐式强制。在比较两个值之前，==需要执行一些规则。假设我们要比较x == y的值。 如果x和y的类型相同，则 JS 会换成===操作符进行比较。
原创
2022-04-28 11:12:45
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CNN组成：1. Convolutional layer（卷积层--CONV）作用：主要就是通过一个个的filter，不断地提取特征，从局部的特征到总体的特征，从而进行图像识别等等功能。2. Pooling layer （池化层--POOL）作用：是为了提取一定区域的主要特征，并减少参数数量，防止模型过拟合。扩大感受野。减少冗余，做窗口滑动卷积的时候，卷积值就代表了整个窗口的特征。因为滑动的窗口间
简述：⼈⼯神经⽹络（artificial neural network，ANN），简称神经⽹络（neural network，NN）。是⼀种模仿⽣物神经⽹络(动物的中枢神经系统，特别是⼤脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，⽤于对函数进⾏估计或近似。激活函数非线性变换，将累加信号变换后输出，一般使用压缩函数。来限制振幅。作用：增强网络表达能力，非线性输出，没有激活函数就相当于矩阵相乘。一个神经网络
#和$有什么区别,即select * from topic where id=#id#和select * from topic where id=$id$有区别吗？还有我要执行这个语句select *
原创
2023-04-25 00:50:21
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1. 来源从来源的角度看，两者能很好的区分开，这也是两者最显而易见的区别：
open是UNIX系统调用函数（包括LINUX等），返回的是文件描述符（File Descriptor），它是文件在文件描述符表里的索引。
fopen是ANSIC标准中的C语言库函数，在不同的系统中应该调用不同的内核api。返回的是一个指向文件结构的指针。
PS:从来源来看，两者是有
所有的层都具有的参数，如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章：Caffe学习系列(2)：数据层及参数本文只讲解视觉层（Vision Layers)的参数，视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层。1、Convolution层：
图像是一种特殊的图数据 CNN中的卷积计算相较于GCN中的卷积计算，最大的区别是没有显式地表达出邻接矩阵，但是进行实际计算的时候，我们依然需要考虑数据之间的结构关系。如果我们将图像中的每个像素视作一个节点，那么在常见的比如3×3大小的卷积核的作用下，可以将中心节点附近3×3的栅格内的像素等价为自己的邻居。从这个角度来看，我们将像素视作节点，将像素之间空间坐标的连线作为彼此之间的边，如此图像数据就变
