OutlineClassic networks：
LeNet-5AlexNetVGGResNetInception1. 经典的卷积网络LeNet-5：LeNet-5主要是针对灰度设计的，所以其输入较小，为 32\times32\times1 ，其结构如下： 在LetNet中，存在的经典模式：随着网络的深度增加，图像的大小在缩小，与此同时，通道的数量却在增加；每个卷积层后面接一个池化层。Ale
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2023-09-15 11:09:34
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了解卷积神经网络的基本原理快速上手深度学习这一次的博客我们直接来简单了解一下CNN卷积神经网络。说到卷积神经网络就要和全连接神经网络有点关系了。 这就是一个简单的全链接神经网络,相邻两层之间的每个神经元都相互连接,而卷积神经网络就是在全连接神经网络之前多了一个特征采集的过程接下来我们来看一下卷积神经网络。 这就是卷积神经网络简单的示意图,我们可以看见输入的是一个32x32像素的图像一.卷积 首先我
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2024-02-19 11:25:52
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注：以下内容只是我再网上学习的记录，缺乏系统性，初学者随便看看即可，不要深究，以免有些概念没有描述准确造成误导。一. 主要参考了： 传统机器学习和神经网络对比
传统机器学习神经网络特征设计好feature的内容和数量，将feature和label送进去训练。不需要设计feature，可以直接将数据送进去训练。预处理归一化、格式转换等 调参例如svm，需要调整核函数、惩
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2023-11-27 10:41:51
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1. 概述卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的，另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层结构来说，这是非常重要的），减少了权值的数量。卷积网络最初是受视觉神经机制的启发而设计的，是为识别二维形状而设计的一个
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2023-09-07 15:13:08
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卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这
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2023-10-13 00:08:05
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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，长期制霸计算机视觉领域。其核心主要是“卷积与池化”接下来我将介绍卷积神经网络进行特征提取的原理1、基本概念对比普通的神经网络，卷积神经网络包含了由 卷积层 和 池化层 构成的特征提取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。而不
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2023-06-19 14:31:39
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卷积神经网络（CNN，有时被称为 ConvNet）是很吸引人的。在短时间内，它们变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。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：
图 1 卷积神经网络的一个例子Convnets
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2022-05-01 08:00:00
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目录前言卷积神经网络（Convolutional Neural NetWork）一、卷积神经网络的结构二、卷积操作三、卷积神经网络的三大核心思想 前言思来想去，还是回头写下CNN原理吧，也是自己回顾一下，做个总结。卷积神经网络（Convolutional Neural NetWork）一、卷积神经网络的结构卷积神经网络主要由卷积层、下采样层、全连接层 3种网络构成。。上述三种网络层排列组合可以构
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2023-05-29 14:57:42
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卷积神经网络的核心思想就是设计多个卷积层，卷积层里设计一系列卷积核，输入数据经过卷积层中的卷积核处理，一层层向前推进得到最终的输出数据，这个过程我们称为数据的特征提取。卷积核 从上面的概述知道，卷积核是卷积神经网络的核心，这也是它为什么叫卷积神经网络的原因。那么要理解卷积神
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2023-08-12 21:08:41
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卷积神经网络算法是什么？一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平
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2023-08-10 09:05:54
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卷积神经网络卷积神经网络介绍CNN卷积层一个概念local receptive field:共享权重和偏向：feature map（特征映射）的概念池化层（pooling layer）总结 卷积神经网络卷积神经网络介绍CNN我们传统的神经网络相邻层使用完全连接的方式，也就是说神经网络中每个神经元都与相邻层的所有神经元进行连接。 传统的深度神经网络的输入和输出都是一维的神经元组成的向量,还是用之前
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2024-03-04 09:31:01
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这是最后一节了，来梳理一下 CNN 网络结构的发展过程吧，前边都是理论，让很多无从下手，于是这篇文章按照卷积神经网络典型顺序，对卷积神经网络的典型大神网络里程碑做一次粗略的梳理，也算对之前的知识框架做一次梳理。写这篇博文肯定有所疏漏或者理解错误的地方，有些定义我也不能清楚的进行表达，请各位谅解。卷积神经网络典型CNNLeNet：最早用于数字识别的CNN AlexNet：2012年ILSVRC比赛冠
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2023-11-12 17:43:51
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参考资料：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.html一、介绍卷积神经网络（convolutional neural network） ① 感受野（local receiptive fields） 以MNITST为例，以前我们总是把神经网络的输入看成一条线，现在我们将它们看成一个28*28的方阵。 以前输入层到隐层是全连接的，现在只是
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2023-11-27 10:49:18
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卷积神经网络的（convolutional neural network，CNN）是一种专门用来处理具有类似网络结构的数据的神经网络。卷积是一种特殊的线性运算。本文总结了卷积和池化的深入理解，以及一个简单的卷积神经网络的实现。1.卷积 通常形式中，卷积是对两个实变函数的一种数学运算。表示为： 函数x为输入(input)，w为核函数(kernel
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2023-09-21 09:05:15
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我主要看邱锡鹏的神经网络与深度学习来学习的(花书到时候会去看看)用全连接前馈网络来处理图像，会存在一下问题：参数太多局部不变性特性(这块能用数据进行增强)而卷积神经网络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。一个典型的卷积神经网络是由卷积层，汇聚层，全连接层交叉堆叠而成。卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享，汇聚 卷积层它的作用是提取一个局部区域的特征，不同的
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2023-10-11 07:00:06
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卷积神经网络通俗理解。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invar
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2023-08-07 01:19:30
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卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习模型。它通过模拟人类视觉系统的工作方式，实现了在图像识别、目标检测、图像分割等任务上的出色表现。卷积层卷积神经网络的核心组件是卷积层。卷积层通过卷积操作在输入数据上提取特征。它使用一组可学习的滤波器（也称为卷积核或特征映射）对输入进行逐元素的卷积操作，并生成输出
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2023-09-21 09:04:50
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一、引言卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，自从LeCun教授在1989年首次提出后，CNN在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成功。本文将介绍CNN神经网络的基本原理，包括卷积层、池化层和全连接层等核心组件，以及如何使用这些组件搭建一个完整的CNN模型。二、CNN基本原理1. 卷积层卷积层是CNN的核心组件之一，其主要功能
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2023-09-21 08:17:37
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一、计算机视觉在运行神经网络对图像进行处理时，对于64*64大小的图像，图像就有12288个参数，而对于一张1000*1000大小的图像，参数更是多达300万个，假设隐藏层有1000个神经元，那么参数就是300万*1000个，300亿个参数，可想而知数据量过于庞大。为解决此问题，我们需要采用卷积计算。二、边缘检测①用神经网络的前几层来检测图像边缘，然后用后面的层检测特征，可以完成对一个完整物体进行
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2023-11-27 01:33:32
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深度学习 卷积神经网络原理一、前言二、全连接层的局限性三、卷积层3.1 如何进行卷积运算？3.2 偏置3.3 填充3.4 步长3.5 卷积运算是如何保留图片特征的？3.6 三维卷积3.7 多种特征提取四、池化层五、全连接层六、参考资料 一、前言本文分析了全连接层存在的局限性，然后引出卷积的思想方法，介绍了如何进行卷积、池化计算，提取特征。学习了卷积神经网络，就可以用神经网络高效地进行图像处理，比
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2023-10-19 10:50:57
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