# coding=utf-8
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import argparse
import sys
import tempfile
from tensorflow.examples.tutori
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2024-03-28 16:50:29
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利用Pytorch搭建神经网络 在完成李宏毅2020机器学习图像分类（hw3）时，需要具备会使用pytorch的能力，通过pytorch的官方教程进行学习https://pytorch123.com/训练神经网络的步骤如下： 1.定义神经网络（普通CNN为例）
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2023-05-29 15:54:15
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深度学习-卷积神经网络TensorFlow卷积神经网络卷积和神经网络卷积层TensorFlow中卷积层的实现池化层TensorFlow实现池化层TensorFlow实现简单的卷积神经网络 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构，因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果，这一种技术也被广泛的传
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2024-03-31 19:04:09
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1、NN----神经网络2、CNN卷积神经网络CNN网络一共有5个层级结构：输入层卷积层激活层池化层全连接FC层 一、输入层与传统神经网络/机器学习一样，模型需要输入的进行预处理操作，常见的输入层中预处理方式有：去均值归一化PCA/SVD降维等1、去均值：各维度都减对应维度的均值，使得输入数据各个维度都中心化为0，进行去均值的原因是因为如果不去均值的话会容易拟合。2、归一化：一种是最值归
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2023-10-21 11:27:53
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学了一段深度学习，最近学了tensorflow，所以想自己去根据教程写一个简单的卷积神经网络。CNN：卷积神经网络的实现一个卷积神经网络的结构一般是由输入-->卷积-->池化-->卷积-->池化-->............-->全连接-->全连接-->输出，这样的一层层构建起来的网络。本代码构建了一个含有两个卷积层，两个池化层和两个全连接层的网络，
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2023-11-27 09:45:07
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1、卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为一个深度学习架构被提出的最初诉求，是降低对图像数据预处理的要求，以及避免复杂的特征工程。CNN不需要将特征提取和分类训练分开，它在训练的时候就自动提取了最有效的特征。 CNN最大的特点是卷积的权值共享结构，可以大幅度减少神经网络的参数量，防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度。一个卷积神
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2023-11-27 21:33:48
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暑期实训开发日志2 模型学习及选择一、CNN1 卷积运算2 池化pooling3 ReLUs4 全连接层总结二、全卷积网络FCN1 fcn和cnn 本次实训选择的课题涉及机器学习 深度学习各种网络模型 之前的课程中有简单了解使用过 但理解不深 所以又去深入学习了各种模型 一、CNN卷积神经网络（CNN），这是深度学习算法应用最成功的领域之一，卷积神经网络包括一维卷积神经网络，二维卷积神经网络以
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2024-02-06 13:22:27
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卷积神经网络为什么CNN来做图片识别CNN的整体框架卷积 Convolution最大池化 Max Pooling压平 FlattenCNN in KerasCNN学习了什么Deep DreamCNN的应用 为什么CNN来做图片识别图片一般有很多个像素，如果一个像素表示一个data的话，一般的神经网络的参数会很多很多，训练起来将会耗费大量时间。我们要求神经网络要做的其实是识别patterns，而p
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2023-12-17 12:16:16
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目录1、卷积神经网络 2、基本操作 4、pooling层BP 5、im2col 6、code1、卷积神经网络 卷积神经网络(convolutional neural network)是利用模型特性来处理掉输入的波动而获得不变性特征，由LeCun提出，目前广泛的应用于图像数据。2、基本操作 卷积操作主要是f(x)g(x)在重合区域的积分。一维卷积 如下图所示，是一维卷积。类似于点积，y=x∗w
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2023-10-12 13:38:01
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文章目录前言一维卷积Conv1d二维卷积Conv2d三维卷积Conv3d卷积中的特征图大小计算方式总结 前言一般来说，一维卷积用于文本数据，二维卷积用于图像数据，对宽度和高度都进行卷积，三维卷积用于视频及3D图像处理领域（检测动作及人物行为），对立方体的三个面进行卷积 。二维卷积的用处范围最广，在计算机视觉中广泛应用。一维卷积Conv1d一维卷积最简单，实质是对一个词向量做卷积，如下所示：图中的
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2023-07-28 23:39:00
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为什么在 NLP 分类任务中选择 CNN 呢？ 1.CNN神经网络可以像处理图像一样处理文本并“理解”它们 2.主要好处是高效率 3.在许多方面，由于池化层和卷积核大小所造成的限制（虽然可以将卷积核设置得更大），会导致丢弃信息，但这并不意味着它们不是有用的模型。利用 CNN 能够有效地对相对较大的数据集进行检测和预测情感 4.即使依赖 Word2vec 词嵌入，CNN 也可以在不映射整个语言的条件
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2023-10-24 09:52:31
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人工智能 个人学习笔记（不定时更新）卷积神经网络 1.计算机视觉
1.例子1：给出一张64x64图片，让计算机去分辨这是一只猫
2.例子2：目标检测。比如在一个无人驾驶项目中，不一定非得识别出图片中的物体是车辆，但只需要计算出其他车辆的位置，以确保能够避开他们，
所以在目标检测项目中，首先需要计算出图中有哪些物体，比如汽车还有图中的其他东西，再将它们模拟成一个个盒子，
或者
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2023-09-11 13:15:54
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被问到了1*1卷积核的问题，记录关于它的理解。1×1卷积是指多个feature channels之间的线性叠加，只不过这个系数可以看成是1×1的卷积。这种表示的好处是，完全可以回到模型中其他常见N×N的框架下，不用定义新的层。从全连接的角度理解来看，可以将1×1卷积层看成全连接层。虽然卷积核比较小，但是当输入和输出的通道很大时，乘起来也会使得卷积核参数变得很大。在加入1*1卷积核后，可以降低维度。
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2024-04-15 13:50:51
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介绍一维卷积神经网络卷积神经网络能够进行卷积运算，从局部输入图块中提取特征，并能够将表示模块化，同时可以高效地利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异，同样也让它对序列处理特别有效。对于某些序列处理问题，这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN，而且计算代价通常要小很多，并且，对于文本分类和时间序列预测等简单任务，小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN，而且速度更快二维卷积是从图
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2024-04-08 12:29:02
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神经网络学习小记录24——卷积神经网络经典模型及其改进点汇总学习前言经典神经网络的改进点经典神经网络的结构汇总1、VGG162、ResNet503、InceptionV34、Xception5、MobileNet 学习前言学了好多好多的网络，它们的重点都是什么呢？经典神经网络的改进点名称改进点VGG161、使用非常多的3*3卷积串联，利用小卷积代替大卷积，该操作使得其拥有更少的参数量，同时会比单
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2023-12-12 15:00:11
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总结下训练神经网络中最最基础的三个概念：Epoch, Batch, Iteration。1.名词解释epoch：训练时，所有训练数据集都训练过一次。batch_size：在训练集中选择一组样本用来更新权值。1个batch包含的样本的数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。 网络较小时选用256，较大时选用64。iteration：训练时，1个batch训练图像通过网络训练一次（一
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2023-09-22 21:36:43
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模型架构输入数据：n*784的数据第一层卷积：卷积层1（filter=3* 3*1,个数为64个,padding=1,s=1)第一层池化：池化层1（maxpooling:2*2,s=2)第二层卷积：卷积层2（filter：3* 3* 64,128个filter,padding=1,s=1）第二层池化：池化层2（maxpooling:2*2,s=2）全连接层第一层：全连接层第一层（总结为1024个向
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2024-04-15 12:30:50
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一 Tensorflow的游乐场及其神经网络的简介 此块，我们将通过Tensorflow的游乐场来快速的介绍神经网络的主要功能。Tensorflow游乐场的链接如下所示：https://playground.tensorflow.org，这是一个可以通过网络浏览器就可以训练的简单的神经网络，并可以实现可视化训练过程的工具。其具体的截图如下所示：&
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2023-12-20 06:47:02
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从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！注意：本文只针对batch_size=1,padding='SAME'，stride=[1,1,1,1]进行实验和解释，其他如果不
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2024-01-02 20:24:47
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# 一维卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
## 引言
在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）是一种重要的神经网络类型。它在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果，并成为深度学习的核心算法之一。本文将介绍一维卷积神经网络（1D CNNs）的基本概念、原理和应用，并附带代码示例。
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原创
2023-08-28 06:39:23
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