卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC。 1. 卷积 1.1 单通道、一个卷积核的例子卷积操作的作用是为了进行特征的提取，下图以 5*5 矩阵 A (一副图像的像素值)，使用一个3*3的卷积核 (矩阵B) 在该 5*5 的图像上做卷积。卷积过程：对矩阵A从左上角开始先取一个和卷积核矩阵B相同shape的子矩阵和
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2023-10-08 07:47:59
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目录1 概述2 一般结构（1）输入层（2）卷积层（3）激励层sigmoidtanhReLu（4）池化层（5）全连接层（6）输出层（7）中间层3 CNN应用4 常见神经网络主要对网上的一些神经网络信息进行总结整理。
1 概述
在卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）中，卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连，它的神经元间的连接是非全连接的，且同一
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2023-08-10 18:15:00
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详解卷积神经网络(CNN)卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。概揽卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经
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2023-10-13 16:10:02
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一、基础结构CNN和之 前介绍的神经网络一样，可以像乐高积木一样通过组装层来构建。不过， CNN中新出现了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。此外，各层中传递的数据是有形状的数据（比如，3维数据） 靠近输出的层中使用了之前 的“ Affine - ReLU”组合。此外，最后的输出层中使用了之前的“Affine - Softmax”组合。这些都是一般的CN
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2023-10-10 11:29:03
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很高兴为大家介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的原理与应用。CNN是深度学习领域中最常用的神经网络之一，常用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。在本文中，我将介绍CNN的基本原理，包括卷积、池化、非线性激活函数等，并提供使用PyTorch实现CNN的代码示例。为了更好的说明卷积神经网络的原理和应用，下面将按照以下几个要点进行讲解：1.卷积神经网
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2023-10-10 11:26:30
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一.原理CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成：Convnets 背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。局部感受野如果想保留图像中的空间信息，那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。然后，编码局部结构的简单方法是将相邻输入神经元的子矩阵连接成属于下一层的单隐藏层神经元。这个单隐藏层神经元
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2023-10-09 13:52:06
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一、神经网络为什么比传统的分类器好1.传统的分类器有 LR（逻辑斯特回归） 或者 linear SVM ，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。对于非线性可分的样本，可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开。但为什么效果不好，主要原因是你很难保证样本点的分布
一、卷积神经网络 1、简介卷积神经网络最主要的特点就是局部感知和权值共享。局部感知使其每次只需感知较小的区域，降低了参数数量，也提供了特征拟合能力（特征简单了，拟合更容易）。而全值共享，使一些基本特征可得到重复利用，使参数可以共享，提高了神经网络的训练效果。卷积层: 做特征的提取，输出对应得feature map 池化层: 就是对数据进行下采样，减少数据处理量同时保留有用信息&nbs
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2023-10-09 13:52:18
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CNN卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)最早使用于图像领域，通常有多个卷积层+池化层组成，最后再拼接全连接层做分类。卷积层主要是执行卷积操作提取图片底层到高层的特征，池化层主要是执行降采样操作，可以过滤掉一些不重要的高频信息。(降采样是图像处理中常见的一种操作) 神经网络神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开
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2023-10-12 13:40:11
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这期会讲解一些经典实例，包括：LeNet-5AlexNetVGG此外还有 ResNet（Residual Network，残差网络），以及 Inception Neural Network。一、经典网络1、LeNet-5 特点：LeNet-5 针对灰度图像而训练，因此输入图片的通道数为 1。该模型总共包含了约 6 万个参数，远少于标准神经网络所需。典型的 LeNet-5 结构包含卷积层（CONV
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2023-10-08 07:47:16
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CNN卷积神经网络原理详解（中）卷积神经网络与全连接神经网络的比较卷积运算的数学解释卷积计算的工作模式 卷积神经网络与全连接神经网络的比较 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling
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2023-10-08 07:48:22
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1.卷积神经网络是神经网络的一种，可以很好的处理图像数据。卷积神经网络的思想是通过卷积核(滤波器)，过滤不感兴趣的信息，提取数据的特征，也就是我们感兴趣的数据。卷积核一般是3*3或者5*5的矩阵，图像的像素矩阵和卷积核进行内积，得到原始图像的基本特征。CNN的主要流程有：卷积(卷积本质是一种线性运算，所以此步骤需要激活函数进行非线性化)、padding、池化、反卷积。一般没有设置移动步长的时候，默
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2023-10-08 07:50:57
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CNNCNN简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）。卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC。初识卷积首先，我们去学习卷积层的模型原理，在学习卷积层的模型原理前，我们需要了解什么是卷积，以及CNN中的卷积是什么样子的。大家学习数学时都有学过卷积的知识，微积分中卷积的表
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2023-10-12 13:39:33
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阅读完上一篇介绍卷积神经网络基础知识之后，相信对于卷积神经网络有了一个初步认识，这一节将如何来实现卷积层，在这之前先来熟悉下输入数据（输入特征）是怎么进行卷积运算的，看图更直观。图中使用方块来表示，因为实际应用中，输入特征通常都不会是二维数据，比如图片结构（通道,高度,长度），那卷积运算就是输入特征和滤
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2023-10-08 07:45:15
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一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象，我尽量在下面描述细致一些，但如果
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2016-03-31 21:47:00
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1. 卷积神经网络是通过什么方式来完成可训练参数的减少？ 1）卷积层（局部感受野+权值共享） 2）采样层（逐渐降低分辨率） 2. 原始图像大小变化怎样影响模型可训练参数个数？ 参数个数：首先卷积层和池化层不会受到影响，全连接层受到影响 计算数目：受到影响 3. img2col 将图像中的感受野编码成 ...
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2021-06-27 23:43:00
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原创
2021-09-05 18:27:37
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CNN卷积神经网络。
原创
2022-10-16 21:48:21
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原创
2023-04-13 10:48:37
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近来在了解深度学习。深度神经网络的一大特点就是含有多隐含层。卷积神经网络（CNN）算是深度神经网的前身了，在手写数字识别上在90年代初就已经达到了商用的程度。本文中将简要介绍CNN，由于相应的博文资料已经很多，也写的很好，本篇最有价值的是参考资料部分。前向神经网络数字识别假设我们的图片是28*28像素的，使用最简单的神经网络进行识别，如图1图1输入层是像素值（一般使用黑白二进制），输出层是10个数
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精选
2015-04-07 14:35:02
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