今天我们来随便说说卷积神经网络。 1卷积神经网络的优点卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用，卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外，卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小，简化了网络模型，提高了训练的效率。2 卷积神经网络的架构卷积神经网络与原始神经网络有什
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2023-07-27 09:38:53
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文献总结《Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks》原文链接在这里 pdf代码在这里这是Du Tran于2014年发表于CVPR的一篇关于深度学习用于动作识别的文献，第一次提出了 C3D Model,即三维卷积神经网络。1. 主要内容：展示3D卷积网络优于2D网络，可以同步地对动作和特征建模；通过实验证明3×3×
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2023-12-01 07:28:47
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课程开始，李伏欣老师介绍了点云CNN的一些背景。点云上做CNN的工作和点云上其他操作有些不同，点云CNN更偏重于识别的任务，目前市面上已经有了很多深度传感器，可以直接获得周围物体的深度数据，例如Velodyne LiDAR等。随着深度传感器的普及，日后深度传感器在我们日常生活中将会变得更加普遍。我们都知道深度学习在2D图像识别中有了飞跃性的发展，研究点云CNN的目的就是使深度学习在点云上的应用更加
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2024-01-15 21:09:23
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一、RGB三维图像的卷积首先复习以下二维卷积运算的过程： 然后让我们看看三维图像如何进行有效的卷积运算。 计算方法和二维卷积类似，从三维图像中划分出的方块（称为卷积立方体），对这27个像素点进行卷积，即逐个元素与过滤器相乘求和，得到输出二维矩阵中的一个值。 三维图像和过滤器可以有不同的高和宽，但是必须有相同的通道数。在RGB这个例子中，就是有R G B三个颜色通道（组成图像中的任意颜色）二、叠加过
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2023-10-08 08:23:12
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卷积知识卷积就是：一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入信号）上的加权叠加。参考博客： 神经网络（NN）下面这个是典型的神经网络三层模型：Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层参考下面的博客可以详细知道这个模型是如何工作的：BP 神经网络：卷积神经网络（CNN）分为三层：卷积层（Conv Layer）举个例子，现在有一个4*4的图像，我们设计
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2023-11-27 15:00:14
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### **三维卷积神经网络实现流程**
为了帮助你实现三维卷积神经网络（3D Convolutional Neural Network），我将提供以下步骤和相应的代码注释。请按照步骤逐一进行。
#### **步骤1：导入所需的库和模块**
在开始之前，我们需要导入一些 Python 库和模块。这些库和模块将帮助我们进行数据处理、模型构建和训练等任务。
```python
import n
原创
2023-08-24 07:11:03
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1. 二维卷积图中的输入的数据维度为14×1414×14，过滤器大小为5×55×5，二者做卷积，输出的数据维度为10×1010×10（14−5+1=1014−5+1=10）。如果你对卷积维度的计算不清楚，可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记（deeplearning.ai）之卷积神经网络（CNN）（上）。上述内容没有引入channel的概念，也可以说channel的数量为1。如果将二维卷积中输入
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2023-10-16 00:05:58
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三维卷积 (Convolutions Over Volumes)让我们来举个例子：假设你想在这图片中检测特征，不仅仅是对灰色图像（灰度图像），而是对RGB（红绿蓝）图像。因此，一个RGB（红绿蓝）图像的尺寸不会是 6x6，而是 6 x 6 x 3；这里的“3”对应的是颜色的三通道。因此你可以将此看作是三张 6x6 图像的叠加。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来的3×3的过滤器做卷积，
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2023-11-06 19:21:04
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卷积神经网络基于唐宇迪老师的卷积神经网络课程1.概述相对于一般神经网络，一般神经网络输入通常为一列向量，而卷积神经网络输入即为三维数据。2.卷积神经网络的整体架构1）输入层即输入类似于28×28×1图像2）卷积层①卷积作用提取特征，得到特征图。将图像进行分割，如黑白图由5×5×1的图分割为3×3个3×3的区域，为每个区域提取一个特征值，从而得到一个3×3的特征图。而一般颜色图像通道有RGB三原色，
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2024-01-10 12:58:50
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from __future__ import division,print_function
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#导入mnist数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist
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2023-12-15 11:47:34
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在上一讲中，我们对卷积神经网络中的卷积操作进行了详细的解读，但仅仅是对二维图像，即通道数为 1 的图像（灰度图）进行了卷积，对于三维或者更高维的图像卷积显然并没有这么简单。 如果图像大小为 6*6*3，那么这里的 3 指的是三个颜色通道，你可以将其理解为 3 个 6*6 的图像的堆叠，如果要对此图像进行卷积的
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2023-12-13 23:44:15
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在学习卷积神经网时候，本人对代码中的卷积维度变化不是很理解，记录学习过程供参考。另外，巻积核的参数 输入通道数，即输入数据的通道数，输出通道数也就是巻积核个数，尺寸一般奇数 1x1 3x3 一般有pad输出前后大小不变。假设有一个卷积核W（3X3X3X2），第一个维度为高度，第二个维度为宽度，第三个维度为通道数，第四个维度为卷积层数。上图展示一下： 在这里插入图片描述关于卷积过程中维度的变化：三维
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2024-01-02 22:21:11
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3D卷积，代码实现三维卷积：理解+用例-发现在图像卷积神经网络内核中，包含3D卷积及其在3D MNIST数据集上的实现。 什么是卷积？ 从数学上讲，卷积是一种积分函数，表示一个函数g在另一个函数f上移动时的重叠量。 直觉地说，卷积就像一个混合器，将一个函数与另一个函数混合在一起，在保留信息的同时，减少数据空间。 在神经网络和深度学习方面： 卷积是具
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2023-07-06 09:28:08
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摘要与常规密集网格所代表的图像不同，3D点云数据是不规则且无序的，因此很难将卷积操作应用到3D点云数据。在本文中，我们将动态滤波器扩展成为新的名为PointConv的卷积操作，PointConv可以用于点云数据，创建深度卷积网络。我们将卷积核视为由权重和密度函数组成的3D点的局部坐标的非线性函数。对于给定点，通过核密度估计利用多层感知机网络和密度函数来学习权重函数。这项工作最重要的贡献是为有效计算
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2024-03-11 08:41:01
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一、代码练习HybridSN 高光谱分类网络HybridSN高光谱分类网络是一个用于解决高光谱图像分类问题的混合网络，他首先用 3D卷积，然后使用 2D卷积。定义 HybridSN 类如下：三维卷积部分：conv1：（1, 30, 25, 25）， 8个 7x3x3 的卷积核 ==>（8, 24, 23, 23）conv2：（8, 24, 23, 23）， 16个 5x3x3 的卷积核 ==
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2023-12-19 21:49:52
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# 用Matlab构建三维输入的卷积神经网络
在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）已经成为处理图像、视频等三维数据的主流方法之一。在Matlab中，我们可以利用深度学习工具箱来构建三维输入的卷积神经网络，进而实现对三维数据的有效处理和分析。
## 什么是三维卷积神经网络
三维卷积神经网络是对三维数据（例如体积图像、视频）进行处理的
原创
2024-03-28 05:55:49
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假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测 RGB 彩色图像的特征。彩色图像如果是 6×6×3，这里的 3指的是三个颜色通道，你可以把它想象成三个 6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来的 3×3 的过滤器做卷积，而是跟一个三维的过滤器，它的维度是 3×3×3，这样这个过滤器也有三层，对应红绿、蓝三个通道。给这些起个名字（原图像），这里的第一个 6 代表图像高度，第二个
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2024-01-10 17:22:44
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代码练习1.完善HybridSN高光谱分类网络三维卷积部分：conv1：（1, 30, 25, 25）， 8个7x3x3 的卷积核 ==>（8, 24, 23, 23）conv2：（8, 24, 23, 23）， 16个 5x3x3 的卷积核 ==>（16, 20, 21, 21）conv3：（16, 20, 21, 21），32个 3x3x3 的卷积核 ==>（32, 18,
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2023-12-20 11:08:35
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三维卷积（Convolutions over volumes）在上面笔记中你已经知道如何对二维图像做卷积了，现在看看如何执行卷积不仅仅在二维图像上，而是三维立体上。 我们从一个例子开始，假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测RGB彩色图像的特征。彩色图像如果是6×6×3，这里的3指的是三个颜色通道，你可以把它想象成三个6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来
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2024-01-06 08:10:33
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回顾前6期，我们用4期讲解了卷积的原理，包括卷积的基本概念、计算方式以及卷积的变体转置卷积和空洞卷积。因为卷积是卷积神经网络的基本单元，而卷积神经网络是深度学习在各个领域取得突破性成果的基石。既然这么重要，那还不赶紧学起来？今天依然输出卷积的变体：3D卷积和分组卷积。一、3D卷积1.1 什么是3D卷积？标准卷积是一种二维卷积，即2D卷积。计算方式如 图1 所示。在2D卷积中，卷
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2024-01-29 05:51:42
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