1 单层卷积网络（One layer of a convolutional network） 假设经过两次卷积运算，最终各自形成一个卷积神经网络层，然后增加偏差（它是一个实数），通过线性函数（ Python 的广播机制）给这 16 个元素都加上同一偏差，然后应用非线性激活函数 ReLU，输出结果是一 ...
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2021-07-27 20:46:00
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第5章 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是受生物学上感受野机制的启发而提出的。目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，有三个结构上的特性：局部连接、权重共享以及汇聚。这些特性使得卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。和前馈神经网络相比，卷积神经网络的参数更少。卷积神经网络主要应用在图像和
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2023-09-06 16:25:57
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（一）网络结构一个卷积神经网络里包括5部分——输入层、若干个卷积操作和池化层结合的部分、全局平均池化层、输出层： ● 输入层：将每个像素代表一个特征节点输入进来。 ● 卷积操作部分：由多个滤波器组合的卷积层。 ● 池化层：将卷积结果降维。 ● 全局平均池化层：对生成的feature map取全局平均值。 ● 输出层：需要分成几类，相应的就会有几个输出节点。每个输出节点都代表当前样本属于的该类型的概
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2023-09-05 10:34:56
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以上用了锐化，只需将以下代码的 cov=
原创
2023-06-15 11:10:27
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tensorflow入门，简单卷积神经网络
翻译
精选
2016-07-06 20:42:33
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简单卷积网络示例 （A simple convolution network example） 假设你有一张图片，你想做图片分类或图片识别，把这张图片输入定义为，然后辨别图片中有没有猫，用 0 或 1 表示，这是一个分类问题，我们来构建适用于这项任务的卷积神经网络。针对这个示例，我用了一张比较小的图
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2018-11-04 21:31:00
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一、AlexNet网络（1）学习特征：在具有一定复杂度的神经网络中，图像特征应该是由多个共同学习的神经网络组成，每一层都会有可学参数，例如在机器视觉中，最底层可能会检测出边缘颜色等信息，更高层则建立在这些底层表示的基础上提取更负责的特征，最终学习出图像的综合表示。（2）数据：lenet训练的数据集共有7万，对于深度神经网络训练明显不足，能够提取许多特征的深度模型需要大量的有标签数据。ImageNe
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2023-10-26 13:45:35
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目录1、卷积层和池化层实现1.1、4维数组1.2、基于im2col的展开1.3、卷积层的实现1.4、池化层的是实现2、CNN实现2.1、目录结构如下：2.2、结果如下：2.3、代码实现：2.3.1simple_convnet.py2.3.2train_convnet3、CNN可视化3.1、第一层权重的可视化3.2、基于分层结构的信息4、代表性的CNN4.1、LeNet4.2、AlexNet该文章是
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2023-10-27 19:32:00
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首先，本人也是刚接触机器学习和深度学习，所以可能代码不会太难。这些学习都是在学习了一些机器学习和深度学习的基础上的延伸，并且也学习了一部分pytorch的基础上，以下为相关链接： 提取码：hsxx阿里网盘「data1」https://www.aliyundrive.com/s/VY4iSy628jQ 提取码: 59ar 点击链接保存，或者复制本段内容，打开「阿里云盘」APP ，无需下载极速在线查看
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2023-12-21 09:59:34
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代码（源代码都有详细的注释）和数据集可以在github下载： https://github.com/crazyyanchao/Tens
原创
2022-11-28 15:38:30
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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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# Python简单图像处理卷积教程
## 整体流程
为了实现Python简单图像处理的卷积操作，我们需要先加载图像，然后定义卷积核，最后进行卷积操作。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 加载图像 |
| 2 | 定义卷积核 |
| 3 | 进行卷积操作 |
## 具体操作步骤
### 步骤一：加载图像
首先，我们需要加载一张图片
原创
2024-06-23 04:45:06
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目录1. 整体结构2. 卷积层全连接层存在的问题卷积运算3维数据的卷积运算批处理3. 池化层4. 卷积层和池化层的实现卷积层池化层的实现5. CNN的实现6. CNN的可视化第1层权重的可视化基于分层结构的信息提取7. 具有代表性的CNNLeNetAlexNetCNN被用于图像识别、语音识别等各种场景1. 整体结构CNN通过组装层来构建，新出现了卷积层（Convolution层）和池化
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2023-12-14 22:38:03
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# 卷积网络（Convolutional Neural Network）介绍与Python代码实例
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的神经网络架构。它在计算机视觉和图像识别领域受到广泛应用，并且在许多其他领域也表现出色。本文将介绍卷积网络的基本概念以及如何使用Python实现一个简单的卷积神经网络。
##
原创
2024-04-19 06:12:53
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深入理解时空图卷积（ST-GCN）整体描述空间上的图卷积举个例子回归ST-GCN时间上的卷积 前言：本文试图从代码角度解读ST-GCN（不包含图卷积理论知识），希望对研究行为识别的同学有所帮助，不正确的地方请指正。 整体描述Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition ST-
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2024-09-24 19:20:17
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不同神经网络结构各有所长。本文主要介绍如何在Python中使用TensorFlow和Keras构建卷积神经网络。 卷积神经网络是过去十年中深度学习成为一大热点的部分原因。今天将使用TensorFlow的eager API来训练图像分类器，以辨别图像内容是狗还是猫。人工神经网络在许多领域都展现出了其强大功能，最近已经应用到很多行业中。然而，不同深度学习结构各有以下优势：· 图像分类(卷
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2024-04-15 13:48:44
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Mar 15 21:49:08 2018@author: luogan"""import tensorflow as tffrom sklearn.datasets import load_digitsimport numpy as npdigits = load_digi
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2023-01-13 00:20:32
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1 卷积网络的核心是：可以约减不必要的权值连接，引入稀疏或局部连接，带来权值共享策略大大地减少参数量相对的提升了数据量，从而可以避免过拟合；
&
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2023-10-11 10:19:02
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卷积神经网络一、图片的识别过程：二、卷积神经网络解决了两个问题三、基本结构1.卷积层2.池化层3.ReLU 激活层单层卷积神经网络4.全连接层四、卷积神经网络流程五、卷积神经网络算法过程六、(代码)卷积神经网络---手写数字模型 一、图片的识别过程：1.特征提取-CNN自动提取（卷积层） 2.提取主要特征（池化层） 3.特征汇总 4.产生分类器进行预测识别（全连层）1.传统神经网络处理图片-全连
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2023-06-25 09:53:42
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一层卷积： 安装好tensorflow之后就可以进行卷积神经网络的学习了
原创
2022-06-20 11:37:35
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