一、CNN的基本结构：1.图像就是输入层2.接着是CNN特有的卷积层（convolution），卷积层的自带激活函数使用的是ReLU3.接着是CNN特有的池化层（pooling），4.卷积层+池化层的组合可以在隐藏层中出现很多次。也可以灵活组合，卷积+卷积+池化、卷积+卷积等5.在若干卷积层+池化层之后是全连接层（fully connected layer），其实就是DNN结构，只是输出层使用了S
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2023-05-31 01:08:02
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三种卷积网络的模型1 LeNet-51.1 出现最开始的是LeNet网络，LeNet包含两个卷积层，2个全连接层，共计6万个学习参数。且在结构上与现代的卷积神经网络十分接近。在LeNet的基础上，构建了更加完备的卷积神经网络LeNet-5并在手写数字的识别问题中取得成功 。LeNet-5沿用了LeCun (1989) 的学习策略并在原有设计中加入了池化层对输入特征进行筛选 。LeNet-5及其后产
1、AlexNet 模型简介由于受到计算机性能的影响，虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩，但是并没有引起很多的关注。 知道2012年，Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。2、AlexNet 模型特点AlexNet是在LeNet的基础上加深了网络的结构，学习更丰富更高维的图像特征。AlexNet的特
卷积卷积(Convolution)，也叫摺积，是分析数学中一种重要的运算。在信号处理或图像处理中，经常使用一维或二维卷积。卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet)是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。卷积神经网络由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成，利用反向传播算法进行训练。卷积神经网络有三个特性：局部连接、权重
一般的DNN直接将全部信息拉成一维进行全连接，会丢失图像的位置等信息。CNN（卷积神经网络）更适合计算机视觉领域。下面总结从1998年至今的优秀CNN模型，包括LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、SENet、SqueezeNet、MobileNet。在了解巨佬们的智慧结晶，学习算法上的思路和技巧，便于我们自己构建模型，也便于我们做迁移
卷积神经网络是什么，为什么用它卷积层权值共享池化层max-poolingmean-pooling总结 最近在学习卷积神经网络，今天花了一天终于大致搞懂了它的基本原理，在这里作一个总结，并推荐几篇我觉得讲得很好的文章。 卷积神经网络是什么，为什么用它众所周知卷积神经网络（CNN）在处理图像问题上有很好的表现，传统的神经网络在输入时将图像（二维像素矩阵）展成一维向量，这样无疑会丢失图像中蕴涵的空间
文章目录卷积神经网络中几种常用的模型1、LeNet2、AlexNet3、VGG4、InceptionNet6、ResNet7、DenseNet8、训练代码9 、总结 卷积神经网络中几种常用的模型1、LeNetLenet 是一系列网络的合称，包括 Lenet1 - Lenet5，由 Yann LeCun 等人在 1990 年中提出来的，被认为是最早的卷积神经网络（CNN），为后续CNN的发展奠定了
CNN卷积神经网络原理详解（上）前言卷积神经网络的生物背景我们要让计算机做什么？卷积网络第一层全连接层训练 前言卷积网络（convolutional network),也叫作卷积神经网络（convolutional neural network,CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络在诸多应用领域都表现优异。‘卷积神经网络’一词表明该网络使用了卷积（convolu
卷积神经网络模型卷积神经网络（LeNet)模型结构：卷积层块， 全链接层块卷积层块：2个卷积层 + 最大池化层 的结构组成。 由于LeNet是较早的CNN， 在每个卷积层 + 池化层后多会跟一个sigmod层 来修正输出结果。 而现在用的较多的是Relu。全连接层块：输入为二维向量。 单卷积层块的输出传入全连接层的时候会对小批量对每个样本进行扁平化（flatten）LeNet 会随着网络的加深，宽
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2023-08-15 23:38:24
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本文设计了一个81*60*2的神经网络结构，并将学习率固定为0.1，噪音比例控制在0，批次数量200，每批迭代次数10000次，每10批进行一次测试，并逐渐的改变batchsize观察batchsize对网络性能的影响。实验数据用的是mnist的数据集中的0,1,0有5863个，1有6677个，测试集0有980个，1有1135个。图片经过1/3的池化，由28*28变成9*9。批次数量500个和迭代
本节重点讲解通过代码构建CNN，具体理论知识会在以后专栏讲解，在此不过多赘述。卷积神经网络主要由多个卷积层、池化层、激活函数和全连接层组成。首先输入数据进入卷积层进行特征提取，然后通过池化层进行下采样，降低特征维度。之后通过激活函数对特征进行非线性变换，增强模型表达能力。最后由全连接层进行分类或回归任务。卷积神经网络是一类在图像识别相关学习任务汇总非常有效神经网络。相比于人工神经网络，卷积神经网络
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2023-08-08 13:48:32
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(一)卷积神经网络基础知识(1) 卷积神经网络基本结构卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一类特殊的人工神经网络，其最主要的特点就是卷积运算。卷积其实就是一种效果的叠加。CNN 目前在图像相关任务上有很好的效果。如图像分类、语音分割、图像检索、目标检测等计算机视觉问题。 卷积神经网络是一种层次模型，其输入是原始数据，如RGB图像、音频等数据，通过卷积
LeNet的简要介绍卷积神经网络（LeNet）是1998年提出的，其实质是含有卷积层的一种网络模型。该网络的构成：该网络主要分为卷积层块和全连接层块两个部分。卷积层块的基本单位是“卷积层+最大池化层”，其中卷积层主要用来识别图像的空间模式，后接的最大池化层主要用于降低卷积层对于位置的敏感性。全连接层用于完成最后的分类。本文以教材中最常见的LeNet-5为例进行代码实现及模型预测，该网络模型图如下图
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2023-09-12 11:32:51
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目录 1.卷积神经网络解决的问题2.经典的卷积神经网络2.1 LeNet2.2 AlexNet2.3 VGG2.3.1 VGG块2.3.2 VGG网络2.4 NiN2.4.1 Nin块2.4.2 Nin网络2.5 GooLeNet2.5.1 Inception块2.5.2 GoogLeNet网络2.6 ResNet2.6.1 残差块2.6.2 残差网络2.7 DenseNet1.卷积神经
1、卷积计算卷积运算实现垂直边缘检测过滤器检测不同方向的边缘Padding 输入图片维度信息是[6,6]，卷积核尺寸[3,3]，padding=1，步长stride=1，经过卷积运算之后输出图片维度信息也是[(6+2x1-3+1),(6+2x1-3+1)]，这样也就保持维度信息的一致性，不致于特征信息丢失。 计算公式：n = (n-f+2p)/s+1 ，n是指输入/输出维度信息，f是卷积核或过滤器
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2023-08-21 17:59:55
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文章目录一、对比二、AlexNet三、ZFNet四、VGGNet五、GoogLeNet1、Inception-v1模型2、Inception-v2模型3、Inception-v3模型4、Inception-v4模型5、GoogLeNet模型六、ResNet 本博客还有多个超详细综述，感兴趣的朋友可以移步：卷积神经网络：卷积神经网络超详细介绍目标检测：目标检测超详细介绍语义分割：语义分割超详细介绍
Net# 是由 Microsoft 开发的一种用于定义神经网络体系结构的语言。 使用 Net# 定义神经网络的结构使定义复杂结构（如深层神经网络或任意维度的卷积）变得可能，这些复杂结构被认为可提高对数据的学习，如映像、音频或视频。在下列上下文中，可以使用 Net# 体系结构规范：Microsoft Azure 机器学习工作室中的所有网络模块：多类神经网络、两类神经网络和神经网络回归Mic
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2023-07-26 21:27:40
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目录 目录文章说明光流原理神经光流网络结构介绍1 收缩部分网络结构flownetsimple结构flownetcorr结构2 放大部分网络结构训练数据集1 flying chairs数据集实验与结果分析Flownetsimple与Flownetcorr对比 1 文章说明这周学习了一篇文章，文章的名字叫做FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutiona
一、模型设计概述1、网络设计的目的1、为了节省设备存储空间让神经网络在更小计算力的设备上运行。同样价格的PC和移动设备下，PC机的计算力要比移动设备强大很多，所以如何让神经网络网络在移动设备上也能够运行，就涉及到了网络模型的设计。2、为了提升网络的训练效率网络模型经过设计后，不仅能够降低模型对硬件设备算力和储存容量的依赖，还能够大大的提升在训练中模型收敛的速度。3、为了提升模型输出的精度经过精心设
GCNGCN简介GCN-Graph Convolutional Networks，即图卷积神经网络。论文提出了一种可以在图结构中进行有效特征抽取的架构，这是和我们认为的卷积神经网络所处理的图片问题不同，图往往是非结构数据，呈散发或者聚合的样子，因此，很难通过普通的卷积网络来进行特征抽取。原理论文作者有丰富的数学经验和非常严谨的推导能力，小编的能力还不足以进行详细解释，只能通过论文中的主要公式并结合
