卷积神经网络（LeNet）附代码LeNet 模型代码描述获取数据和训练小结 LeNet 模型LeNet 模型分为卷积层和全连接层两个部分。下面我们分别介绍： 卷积层块里的基本单位是卷积层后接最大池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，例如线条和物体局部，之后的最大池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。在卷积层快中，每个卷积层都用5×5的窗口，并在输出上使
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2023-10-10 11:39:07
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《卷积神经网络的Python实现》笔记2卷积神经网络CNN卷积层卷积运算卷积层的初实现包含步长的卷积层实现批量数据的卷积层矩阵乘法的代码实现池化层全连接层 卷积神经网络CNN下文将实现卷积层，池化层，全连接层的代码。对于卷积层代码将多次重复实现，主要区别在代码优化上。卷积层卷积运算import numpy as np
h = 32 #输入数据的高度
w = 48 #输入数据的宽度
input_
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2023-06-16 19:48:20
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深度学习卷积神经网络(CNN) – Keras & TensorFlow 2你会学到什么 深梦 数据扩充 利用光彩造型修护发膏 开始 数据扩充 Con2D MaxPooling2D 提前停止 Matplotlib 混淆矩阵 熊猫 数组 最小最大缩放器 Google Colab 深度学习。 训练神经网络。 将数据分为训练集和测试集。 测试准确性。 混乱矩阵。 做个预测。 模型编译。MP4
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2023-10-13 00:01:52
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目录代码实例最后结果模型草图代码实例import numpy as np
import tensorflow.compat.v1 as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
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2023-05-27 16:15:47
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目录1、网络结构2、各层详解1）卷积层（conv）A、概念解释B、实现过程C、多维输入数据计算D、卷积层代码实现2）池化层（pooling）A、实现过程B、池化层代码实现3）激活层A、sigmoid函数B、阶跃函数C、relu函数4）affine层5）dropout层6）softmax-with-loss层A、损失函数介绍B、softmax-with-loss层结构介绍C、代码实现1、网络结构11
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2023-09-14 17:48:58
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# 用卷积神经网络处理序列 1. 实现一维卷积神经网络 Keras 中的一维卷积神经网络是 Conv1D 层，其接口类似于 Conv2D。它接收的输入是形状 为 (samples, time, features) 的三维张量，并返回类似形状的三维张量。卷积窗口是时间轴上的一维窗口（时间轴是输入张量的第二个轴）。我们来构建一个简单的两层一维卷积神经网络，并将其应用于我们熟悉的 IMDB 情
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2023-08-12 20:16:06
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第7章 卷积神经网络第7章 卷积神经网络7.1 整体结构7.2 卷积层7.2.1 全连接层存在的问题7.2.2 卷积运算7.2.3 填充7.2.4 步幅7.2.5 3维数据的卷积运算7.2.6 结合方块思考7.2.7 批处理7.3 池化层7.4 卷积层和池化层的实现7.4.1 4维数组7.4.2 基于 im2col的展开 第7章 卷积神经网络本章的主题是卷积神经网络（Convolutional
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2023-11-01 19:12:48
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卷积神经网络的应用在此笔记本中，你将：实现模型构造所需的辅助函数使用TensorFlow实现功能全面的ConvNet完成此作业后，你将能够：用TensorFlow构建和训练ConvNet解决分类问题1 TensorFlow模型在上一项作业中，你使用numpy构建了辅助函数，以了解卷积神经网络背后的机制。实际上现在大多数深度学习的应用都是使用编程框架构建的，框架具有许多内置函数，你可以轻松地调用它们
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2023-09-01 22:02:32
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文章目录卷积神经网络1. 卷积神经网络的实现1.1 使用im2col1.2 池化层的实现2. CNN 的实现2.1 构建网络2.2 开始训练写在最后 注：书的源代码下载如下书本源代码下载地址 点击右侧资源则可以下载对应的代码卷积神经网络1. 卷积神经网络的实现在卷积神经网络中，我们需要考虑batch输入，则对于一个图像的输入，我们可以将其视作一个四维数组，其定义如下import numpy as
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2023-09-16 13:56:14
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目录LeNetAlexNetVGGNetInceptionNet (GoogleNet)ResNet总结 LeNetclass LeNet5(Model):
def __init__(self):
super(LeNet5, self).__init__()
self.c1 = Conv2D(filters=6, kernel_size=(5, 5),
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2023-06-30 20:47:51
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文章目录7.1卷积层和池化层实现7.1.1 4维数组7.1.2基于im2col的展开7.1.3卷积层的实现7.1.4池化层的是实现7.2CNN实现7.2.1目录结构如下：7.2.2结果如下：7.2.3代码实现：7.2.3.1simple_convnet.py7.2.3.2train_convnet7.3CNN可视化7.3.1第一层权重的可视化7.3.2基于分层结构的信息7.4代表性的CNN7.4.
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2023-08-16 14:10:04
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目录从全连接层到卷积卷积运算实现一个简单的卷积层特征映射和感受野填充与步幅理解边界效应与填充理解卷积步幅多输入多输出通道多输入通道多输出通道1 × 1 卷积层池化（汇聚层）最大池化和平均池化实现一个简单的池化函数从头开始训练一个卷积神经网络Tensorflow：MNIST 手写数字分类搭建模型训练Pytorch：LeNet-Fashion-MNIST搭建模型训练卷积神经网络的神经科学基础Refe
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2023-08-11 17:12:34
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在详解卷积神经网络LeNet-5一文中，我详细介绍了一下Lenet-5的基本原理，下面简要介绍一下Lenet-5的pytorch代码实现。建议本文对应上文一起查看。 主要内容一、Lenet-5网络模型实现Step1： 引入必要的包Step2：搭建卷积层C1和池化层S2Step3：搭建卷积层C3和池化层S4Step4：搭建全连接层C5、全连接层F6以及输出层Step5：设置网络前向传播Step6：查
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2023-08-11 12:47:27
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MNIST卷积神经网络代码实现（三）0. 引言前两篇博客总结了感知机和全连接网络实现MNIST手写数字的识别，本篇博客对卷积神经网络的代码实现进行总结。卷积神经网络（CNN）较全连接神经网络而言，其优势在于权值共享和抗形变性，重要的步骤在于卷积和池化两个操作的应用，较全连接神经网络而言，这两种操作能极大的减少网络参数，降低网络的复杂性。 注：以下代码有不清楚的请看博主前面博客，由于相似的太多，故不
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2023-08-10 22:01:59
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深度学习框架Pytroch系列注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 这个系列主要和大家分享深度学习框架Pytorch的各种api，从基础
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2023-08-04 23:36:10
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Python数学建模常用算法代码（四）卷积神经网络模型Python代码#初始化权重函数
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1);#生成维度是shape标准差是0.1的正态分布数
return tf.Variable(initial)
#初始化偏置项
def bias_
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2023-09-18 19:54:04
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Tensorflow–卷积神经网络卷积神经网络与全连接神经网络类似，可以理解为一种变换，这种变换一般由卷积，池化，加法，激活函数等一系列操作组合而成一.浅层卷积神经网络输入的三维张量首先与3个2行2列2深度的卷积核进行步长为1的same卷积，输出结果的尺寸是3行3列3深度 对应代码如下：import tensorflow as tf
# 输入张量
input_tensor=tf.constant
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2023-12-20 09:40:50
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3D特征图表示为 [H x W x D],其中 H是高度，W是宽度，D是深度。理解3D特征图是打开卷积层的钥匙，3D特征图可以看作D个2D数据，每个2D数据的尺寸均是 [H x W]，称为特征图，3D特征图总共有D特征图。升级做法如下：每个特征图都分别与一个卷积核进行卷积运算，这样就得到D个特征图，这D个特征图先进
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2023-08-05 18:26:57
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1.概述 DPCNN（Deep Pyramid Convolutional Neural Networksfor Text Categorization），是RieJohnson和腾讯AI-Lab等提出的一种深度卷积神经网络，可以称之为"深度金字塔卷积神经网络"。word-level级别的网络——DPCNN。由于TextCNN不能通过卷积获得文本的长距离依赖关系，而论文中DPCNN通过不断加深网络
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2023-11-24 13:32:59
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图卷积神经网络(GCN)综述与实现（PyTorch版)本文的实验环境为PyTorch = 1.11.0 + cu113，PyG = 2.0.4，相关依赖库和数据集的下载请见链接。一、图卷积神经网络介绍1.1 传统图像卷积卷积神经网络中的卷积(Convolution)指的是在图像上进行的输入和卷积核之间离散内积运算，其本质上就是利用共享参数的滤波器，通过计算中心值以及相邻节点的值进行加权获得带有局部
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2023-10-16 00:04:13
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