问题描述 有n个格子，从左到右放成一排，编号为1-n。共有m次操作，有3种操作类型：1.修改一个格子的权值，2.求连续一段格子权值和，3.求连续一段格子的最大值。对于每个2、3操作输出你所求出的结果。输入格式 第一行2个整数n，m。接下来一行n个整数表示n个格子的初始权值。接下来m行，每行3个整数p,x,y，p表示操作类型，p=1时表示修改格子x的权值为y，p=2时表示求区间[x,y]内格子权值和
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2024-10-08 20:19:54
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1. 概述在本教程中，我们将使用 Java 中的 Deeplearning4j 库构建和训练卷积神经网络模型。2. 图像分类2.1. 问题陈述假设我们有一组图像。每个图像表示特定类的对象。此外，图像上的对象属于唯一已知的类。因此，问题陈述是构建能够识别给定图像上对象的类的模型。例如，假设我们有一组包含十个手势的图像。我们构建一个模型并对其进行训练以对其进行分类。然后经过训练后，我们可以传递其他图像
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2023-10-08 08:18:28
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此篇文章仅作为收藏卷积神经网络 CNN 笔记(高级篇)Posted on 2017-04-25 In Deep learning , CNN | 0 Comments | 1768对应 深度学习知识框架，学习更先进的 CNN，包括 AlexNe
这是一篇关于CNN入门知识的博客，基本手法是抄、删、改、查，就算是自己的一个笔记吧，以后忘了多看看。
1.边界检测示例 假如你有一张如下的图像，你想让计算机搞清楚图像上有什么物体，你可以做的事情是检测图像的垂直边缘和水平边缘。
卷积计算可以得
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2024-09-06 00:02:35
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上篇博文主要对CNN的基本网络结构及连接方式做了简单的介绍，还介绍了一个界内经典的LeNet-5模型。下面重点介绍CNN模型的训练过程/参数学习，在阅读本文之前，最好需要有以下方面的预备知识：神经网络基础（网络结构，前向/后向传播方式，激活函数等）；基础的最优化求解方法（梯度法，牛顿法等）；机器学习基础神经网络模型常用于处理有监督学习的问题，例如分类问题，CNN也不例外。模型需要一些有标注的数据进
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2024-05-13 12:34:10
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一、介绍 2015年谷歌团队提出了Inception V2，首次提出了批量(Batch Normalization)归一化方法，可以提高网络的收敛速度。应用范围广泛。主要的创新点包括：Batch Normalization：在神经网络的每层计算中，参数变化导致数据分布不一致，会产生数据的协方差偏移问题，
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2024-04-12 11:58:29
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摘要：
深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像，文本等各种问题的算法集合。卷积神经网络(CNN)是深度学习框架中的一个重要算法，本文介绍了CNN主流模型结构的演进过程，从一切的开始LeNet，到王者归来AlexNet，再到如今的CNN模型引领深度学习热潮。本文也将带领大家了解探讨当下与CNN模型相关的工业实践。
演讲嘉宾简介：
周国睿(花名：
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2024-08-08 12:11:23
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一、概述 CNN主要发展过程可由下图所示。（下图来自刘昕博士）《CNN的近期进展与实用技巧》。 本文的目的不止于此，本文将深入理解CNN的四大类应用：图像分类模型，目标检测模型，语义分割模型，语义slam模型：图像分类模型叙述步骤如下：CNN之前模型->leNet->AlexNet->VGG16系列->MSRANet->GoogLeNet->Inception系
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2024-03-25 17:37:14
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NiN模型1. NiN模型介绍1.1 NiN模型结构1.2 NiN结构与VGG结构的对比2. PyTorch实现2.1 导入相应的包2.2 定义NiN block2.3 全局最大池化层2.4 训练网络 1. NiN模型介绍1.1 NiN模型结构NiN模型即Network in Network模型，最早是由论文Network In Network(Min Lin, ICLR2014).提出的。这篇
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2024-05-13 13:00:42
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LeNet手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。卷积网络的第一个成功应用是由Yann LeCun在20世纪90年代开发的，其中最著名的是用于读取邮政编码、数字等的LeNet体系结构。AlexNetA
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2024-08-08 22:08:39
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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
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2023-12-18 15:20:21
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深度学习-CNN利用Tensorflow实现一个简单的CNN模型1.导入模块2.创建占位符3.初始化参数4.前向传播5.计算损失6.构建模型 利用Tensorflow实现一个简单的CNN模型CONV2D→RELU→MAXPOOL→CONV2D→RELU→MAXPOOL→FULLCONNECTED1.导入模块import math
import numpy as np
import h5py
im
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2024-05-06 18:53:11
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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
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2023-12-21 10:02:13
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# Java中训练CNN模型的指南
神经网络（特别是卷积神经网络CNN）在处理图像和视频数据中表现优异。虽然Python更为常用，但在Java中我们同样可以实现CNN模型的训练。本文将为你系统地介绍如何在Java中训练CNN模型，分为几个步骤，并附上代码示例。
## 流程概述
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
参见 使用自己的数据集训练 R-CNNR-CNN的训练可分成下白四步: （1）在数据集上训练CNN 。R-CNN论文中使用的CNN网络是AlexNet，数据集为ImageNet 。 （2）在目标检测的数据集上，对训练好的CNN做微调。 （3）用Selective Search搜索候选区域，统一使用微调后的CNN对这些区域提取特征，并将提取到的特征存储起来。 （4）使用存储起来的特征，训练
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2024-04-26 16:09:21
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## 使用Python进行CNN模型回归教程
### 一、流程图
```mermaid
graph TD;
A[准备数据集] --> B[构建模型];
B --> C[训练模型];
C --> D[评估模型];
D --> E[使用模型进行预测];
```
### 二、步骤和代码
#### 1. 准备数据集
首先，我们需要准备数据集，通常包括输入特征和对应
原创
2024-04-19 06:13:21
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在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在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。然后在此基础上，介绍CNN的前向传播算法和反向传播算法。在学习CNN前，推荐大家先学习DNN的知识。如果不熟悉DN
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2024-04-07 22:31:47
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LeNet-5LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。1、INPUT层-输入层输入图像的尺寸统一归一化为32*32。2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）采样方式：4个输入相加，乘以一个可训练参数，再加上一个可训练偏置。结果通过sigmoid4、C3层-卷积层第二次卷积的输出是C
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2024-05-02 16:10:05
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1.背景 2. AlexNet模型结构 3. 特点（创新及新知识点）一、背景 第一个典型的CNN是LeNet5网络，而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中，AlexNet 横空出世，直接将错误率降低了近 10 个百分点，这是之前所有机器学习模型无法做到的。 在计算机视觉领域目标检测和识别 通常用机器学习的方法来解决。为了提高识别的效果，
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2024-08-08 11:07:08
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LSTM（Long Short Term Memory networks）特殊的RNN的一种因为RNN能吸收前一个神经元的大部分信息，而对于远一点的神经元的信息却利用的少。这就导致了预测的不准确，比如语言文字的预测，‘我生活在中国，喜欢去旅游，而且我喜欢说。。。 ’，如果要预测喜欢说的下一个词语，那么‘中国’这个词就很重要，但这个词离预测的太远了，导致传递信息的误差大。这个问题称为 长期依赖问题。
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2024-04-28 19:46:43
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