目录稀疏卷积和 BN 的融合当前模块属于 SparseSequential 并且第一个子模块属于 SparseConvolution时，走165行的分支。当前模块属于 SparseBasicBlock当前模块属于 ReLU2D 卷积和 BN 的融合当前模块的子类属于 SyncBatchNorm 或不同维度的 BatchNorm 或 LazyBatchNorm当前模块的子类属于 Conv2d 或者
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容。文章涉及使用到的框架以PyTorch和TensorFlow为主。默认读者已经掌握Python和TensorFlow基础。如有涉及到PyTorch的部分，会顺带介绍相关的入门使用。本教程主要
文章目录一、前言二、线性时不变（LTI）系统三、冲激函数四、阶跃函数五、卷积5.1 卷积的推导5.2 LTI系统卷积的性质5.2.1 交换律5.2.2 分配律5.2.3 结合律 数字信号处理是音视频开发所必不可少的一项技能，我会从本篇开始，开启一系列入门文章，分享关于数字信号处理方面的知识。这只是一个精简的知识提炼，供大家进行入门，也是对自己的一个备忘和学习笔记。难免会有纰漏，要深入的同学请务必
上一节介绍了LeNet-5经典卷积网络模型的构成以及如何实现这样的一个网络，并且在实现的模型上达到了99%的正确率，但是LeNet-5缺乏对于更大更多图片的一个分类的功能。在2012年，有人提出了新的深度卷积神经网络模型AlexNet。在2012的ILSVRC竞赛中，AletNet模型取得了top-5错误率为15.3%的好成绩，对比于第二名16.2%的错误率，AlexNet的优势明显。从此，Ale
VGG16卷积网络详解 机器学习基础知识： 1.相对熵(KL散度)： 两个概率分布（probability distribution）间差异的非对称性度量 衡量任意一个分布偏离真实分布的程度，如果两个分布完全匹配，那么KL散度为0，否则KL散度取值为0到无穷大之间神经网络基础知识： 1.卷积： 卷积核：卷积操作中的一个过滤器，用于提取我们图像的特征 卷积核大小：大小一般选择3x3和5x5，比较常用
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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1. 什么是卷积卷积层是一组平行的特征图（feature map），它通过在输入图像上滑动不同的卷积核并运行一定的运算而组成。此外，在每一个滑动的位置上，卷积核与输入图像之间会运行一个元素对应乘积并求和的运算以将感受野内的信息投影到特征图中的一个元素。这一滑动的过程可称为步幅 ，步幅是控制输出特征图尺寸的一个因素。卷积核的尺寸要比输入图像小得多，且重叠或平行地作用于输入图像中，一张特征图中的所有元
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2022-11-15 22:08:21
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卷积核=滤波器=filter，卷积核里的值可以理解为权重w，经卷积变换后的图像在卷积神经网络里称为feature map 经过卷积运算后的每个像素值并不能保证在0~256之间，对于在区间外的像素点会导致灰度图无法限制，所以还需要做一次归一化，然后每个值乘以256，再将所有制映射到这个区间内 归一化算法：网络结构 卷积神经网络主要包括卷积层和池化层 对于一副图片，一般会使用多个卷积核，将他们统一放到
1. 什么是卷积卷积层是一组平行的特征图（feature map），它通过在输入图像上滑动不同的卷积核并运行一定的运算而组成。此外，在每一个滑动的位置上，卷积核与输入图像之间会运行一个元素对应乘积并求和的运算以将感受野内的信息投影到特征图中的一个元素。这一滑动的过程可称为步幅 ，步幅是控制输出特征图尺寸的一个因素。卷积核的尺寸要比输入图像小得多，且重叠或平行地作用于输入图像中，一张特征图中的所有元
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2022-11-27 10:19:07
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深度学习记录例子篇————经典卷积模型（LeNet，AlexNet，VGG，GoogleNet，NIN，ResNet，DenseNet）前言LeNet模型简介通过Sequential类构建LeNet使用模型AlexNet特征的表示原因一：数据原因二：硬件AlexNet简介AlexNet简单实现小结VGG感受野和特征图VGG简单实现小结NINNIN块NIN简介GoogLeNetInception块
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
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
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
图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）是一种基于图结构数据进行深度学习的方法。GCN 可以在图上进行节点分类、图分类、链接预测、图生成等任务，是当前图神经网络领域中非常重要的一种模型。GCN 最早由 Kipf 和 Welling 在 2016 年提出，它基于图信号处理中的谱卷积理论，将传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Networ
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2023-08-30 10:43:08
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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
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
(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
主要知识点理解tensor:张量 flow:流 TensorFlow是一个通过计算图的形式表示计算的编程系统，每个计算都是图上的一个节点，节点之间的边描述了计算之间的关系。(1)TensorFlow编程基础张量：一种多维数组的数据结构，零阶张量称为标量，一阶张量为一个向量，n阶张量为一个n维数组；张量并没有真正的保存数据，只是存储的计算过程。不带小数点的张量默认为int32,带小数点的默认为flo
1. 卷积运算的定义、动机（稀疏权重、参数共享、等变表示）。一维卷积运算和二维卷积运算。 我对卷积的理解是 输出值=输入值*某个值如果输入值是一个一维的数据就是一维卷积。比如：输入的数据维度为8，过滤器的维度为5。卷积后输出的数据维度为8−5+1=4如果输入值是一个二维的数据就是二维卷积。比如：数据维度为14×14，过滤器大小为5×5，二者做卷积，输出的数据维度为10×10（14−5+1
