在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，往往包含许多种不同的网络层交替组成，主要有卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、非线性层（ReLU Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）等等，本文主要对几种经典的层进行常识介绍，就当成科普吧。其实就是今天不想写论文笔记了，哈哈哈~部
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2023-10-08 07:42:54
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在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示： 若在中间只使用一层隐藏层，参数 w 就有 784×15=11760 多个；若输入的是28×28 带有颜色的RGB格式的手写数字图片，输入神经元就有
CNN(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络（简称CNN）最早可以追溯到20世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究表明，大脑对外界获取的信息由多层的感受野(Receptive Field)激发完成的。在感受野的基础上，1980年Fukushima提出了一个理论模型Neocognitron是感受野在人工
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2023-10-08 07:43:52
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卷积神经网络–CNN1. 卷积神经网络介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种包 含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。 常见的CNN网络有LeNet-5、VGGNet、GoogleNet、ResNet、 DenseNet、MobileNet等。 CNN主要应用场景： 图像分类、图像分割 、 目标检测 、 自然语言处
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2023-10-08 14:26:30
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本文学习了YouTube上的一个视频！！！最近在学习使用pytorch框架，涉及到神经网络的定义和构建，此篇用于理解CNN~ Youtube上最受欢迎的卷积神经网络科普视频： How Convolutional Neural Networks work（https://www.youtube.com/watch?v=FmpDIaiMIeA） CNN的结构一般包含以下
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2023-10-07 17:36:35
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CNN架构典型的CNN架构堆叠了一些卷积层（通常每个卷积层都跟随着一个ReLU层），然后是一个池化层，然后是另外几个卷积层（+ReLU），然后是另一个池化层，以此类推。随着卷积网络的不断发展，图像变得越来越小，但是由于卷积层的存在，图像通常也越来越深（即具有更多的特征图）。在堆栈的顶部添加了一个常规的前馈神经网络，该网络由几个全连接层（+ReLU）组成，最后一层输出预测（例如输出估计类概率的sof
文章目录一.CNN简介二.CNN卷积神经网络-主要层次三.数据输入层1.输入层预处理2.数据增强1. 小数据集存在的问题2. 训练期间添加噪声3. 如何添加噪声4. 添加噪声的提示5. tensorflow.keras API四.卷积计算层1.卷积介绍2.深度学习中的各种卷积3D 卷积（2）转置卷积（去卷积）扩张卷积/空洞卷积（Atrous 卷积）4.可分离卷积4-1、空间可分离卷积4-2、深度
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2023-10-08 14:27:25
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1 卷积神经网络（CNN）模型结构在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。1.1 CNN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
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2023-10-08 08:52:35
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一、神经网络：增加少量隐层（浅层神经网络），增加中间层（深度神经网络，DNN）。神经网络应用在分类问题中效果好，LR或Linear SVM，线性分割都可用于分类。二、卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络依旧保存了层级结构，但层的功能和形式发生了变化。分别有：数据输入层、卷积计算层、激励层、池化层、全连接层1、数据输入层（Input layer）（1）去均值：把输入数据各个维度都中心化到0（只计算训
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2023-08-11 17:04:49
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CNN代表卷积神经网络（Convolutional Neural Network）它是一种深度学习算法，特别适用于处理图像和视频数据。CNN由多个卷积层、池化层和全连接层组成，通过学习图像或视频数据的特征来进行分类、识别或检测任务。与传统的全连接神经网络相比，CNN的参数数量较少，能够提取更多的空间特征，因此在图像处理和计算机视觉领域表现出色。CNN已经被广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别、自
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2023-10-13 15:54:52
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一、LeNet-5论文：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf这个可以说是CNN的开山之作，由Yann LeCun在1998年提出，可以实现对手写数字、字母的识别。结构如下： LeNet-5图中的 subsampling，即“亚采样”，就是我们前面说的pooling，因为pooling其实就是对原图像进行采样的一个过程。它总
本文主要介绍 CNN 模型复杂度的分析，通常来说模型复杂度一般我们关注：1）时间复杂度：模型训练和推理速度；2）占用 GPU 大小。 模型训练和推理速度模型的训练和推理速度由“运算量”决定，即 FLOPs，“运算量”代表模型的时间复杂度。FLOPs 越大，模型训练和推理越慢，对于 CNN，每个卷积层运算量如下： $$\mathtt{FLOPs=[(C_i
推荐一个网站 CNN Explainer (poloclub.github.io)，可以直观地理解CNN的具体过程1，CNN概述卷积神经网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。通过增加卷积层和池化层，可以得到更深层次的网络。与多层感知器相比，卷积神经网络的参数更少，不容易发生过拟合。2， 为何CNN更适合图像问题2.1 管中窥豹看image的一小部分，就可以识别这个image
卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。新年有假期，就好好总结一波CNN的各种经典架构吧，领
# 深入理解和实现卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，通常用于图像分类、目标检测等任务。对于刚入行的小白来说，虽然起步可能会有些困难，但通过一系列步骤和示例代码，你完全可以掌握CNN的基本实现。本文将为你详细介绍实现CNN的流程，并提供必要的代码示例和解释。
## 实现CNN的流程
我们可以将实现CNN的过程拆解为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
机器学习之MATLAB代码--CNN预测 _LSTM预测 （十七）代码数据结果 代码下列代码按照下列顺序依次：1、clc
clear all
%%
load('Test.mat')
Test(1,:) =[];
YTest = Test.demand;
XTest = Test{:,3:end};
%% LSTM CNN CNN-LSTM
[LSTM_YPred]=LSTM_Predcit(
CNN的网络结构跟 TNN的网络结构是十分相似的。TNN缺点：全连接，数据大 的时候参数极多，处理十分浪费。大多的参数也会导致网络过度拟合（why？）。正因为这个缺点，CNN就出现了。CNN整体采用局部连接，实现参数共享。大量减少参数数目。1.CNN的每一层神经元排列结构与TNN的区别？CNN中每一层的的神经元排列成3个维度。2.CNN中各个层的分布：（1）输入层，输入的为原始数据大小。例如：32
第九讲的概述如下：这一讲就是介绍几个CNN的网络，AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet。1. AlexNet 第一个在ImageNet中获胜的大型卷积神经网络。 基本结构：卷积层，池化层，归一化，卷积，池化，归一化，最后是一些全连接。1.1 结构  
第九讲 CNN架构 上一章中讨论了不同的深度学习框架，包括有TensorFlow、PyTorch、Caffe，这一章中将会讨论CNN架构方面的内容。 在这里会深入探讨那些ImageNet比赛获胜者所用的最多的神经网络架构，比如AlexNet、VGG、GoogleNet和ResNet。 （1）LeNet 它可以看作是通信网络的第一个实例，并在实际应用中取得
1.卷积层（Convolution Layer） 2.池化层（Pooling Layer） 3.CNN经典架构1.卷积层（Convolution Layer） a.卷积层介绍 以CIFAR10中的图像为例，它的大小为32*32*3，CNN处理的就是如同图像结构的数据，CNN中的各层以这种结构的数据为输入，经过处理后输出的数据也是同样的组织形式，所以CNN操作的数据是如同图像一样的立体结构，
