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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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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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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# 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。
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原创
2024-04-19 06:12:53
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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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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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前面我介绍了可视化的一些方法以及机器学习在预测方面的应用，分为分类问题（预测值是离散型）和回归问题（预测值是连续型）（具体见之前的文章）。从本期开始，我将做一个关于图像识别的系列文章，让读者慢慢理解python进行图像识别的过程、原理和方法，每一篇文章从实现功能、实现代码、实现效果三个方面进行展示。实现功能：卷积神经网络CNN模型图像二分类预测结果评价实现代码： import os
from PI
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2023-07-28 08:52:28
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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
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2024-04-25 19:56:32
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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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卷积神经网络(CNN)一、简介 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，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 卷积神经网络包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。 一维卷积神经网络常
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2023-06-13 21:55:15
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卷积运算 密集连接层和卷积层的根本区别：Dense 层从输入特征空间中学到的是全局模式（比如对于 MNIST 数字，全局模式就是涉及所有像素的模式）卷积层学到的是局部模式，对于图像来说，学到的就是在输入图像的二维小窗口中发现的模式。在上面的例子中，这些窗口的大小都是 3×3。 卷积神经网络学到的模式具有平移不变性 卷积神经网络可以学到模式的空间层次结构：第一个卷积层将学习较小的局部模式（比如边缘）
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2023-11-19 12:17:29
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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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导读：神经网络接受输入图像/特征向量，并通过一系列隐藏层转换，然后使用非线性激活函数。每个隐藏层也由一组神经元组成，其中每个神经元都与前一层中的所有神经元完全连接。神经网络的最后一层（即“输出层”）也是全连接的，代表网络的最终输出分类。人工智能常用的十大算法 人工智能数学基础（一） 人工智
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2023-11-27 10:11:23
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卷积运算与相关运算在计算机视觉领域，卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵，比如\(3\times3\)、\(5\times5\)等，数字图像是相对较大尺寸的2维（多维）矩阵（张量），图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示（图片来自链接），其中\(F\)为滤波器，\(X\)为图像，\(O\)为结果。相关是将滤波器在图像上滑动，对应位置相乘求和；卷积则先将滤波器旋转180度（行列均对称翻转），然后使用旋
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2023-08-12 21:20:43
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如何评价 MSRA 视觉组最新提出的 Deformable ConvNets V2？《Deformable Convolutional Networks》是一篇2017年Microsoft Research Asia的研究。基本思想也是卷积核的采样方式是可以通过学习得到的。作者提出了两种新的op：deformable convolution和deformable roi pooling，主要是通过
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2024-05-29 09:56:47
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主要内容： 1 实现基于Parameter的GCN层定义； 2 调整模型以实现Batch计算； 3 基于Linear全连接层的GCN层定义； 4 DGL和Pytorch_geometric对GCN的定义； 5 基于Conv2D的GCN图卷积的方式的定义（待补充）；一、基于Parameter的GCN层定义import math
from torch import nn
import torch.nn
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2023-11-12 09:17:50
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文章目录图像卷积互相关运算卷积层图像中目标的边缘检测学习卷积核小结 图像卷积最近学习到了卷积深度网络，有些本质概念太深暂时还没有理解透彻，现在主要记录下卷积神经网络中的一些计算。以下介绍与计算均出自李沐老师的《动手学深度学习》，如有疑问请看原文或在下方留言。互相关运算严格来说，卷积层是个错误的叫法，因为它所表达的运算其实是互相关运算（cross-correlation），而不是卷积运算。 在卷积
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2023-09-05 10:00:55
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为了加深对卷积神经网络底层原理的理解，本文通过使用numpy来搭建一个基础的包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax层的卷积神经网络，并选择relu作为我们的激活函数，选择多分类交叉熵损失函数，最后使用了mnist数据集进行了训练和测试。关于卷积网络的详细原理和实现可参考下列文章：刘建平Pinard：卷积网络前向反向传播算法卷积层的反向传播手把手带你 Numpy实现CNN1、卷积层卷积层的前向
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2023-07-08 18:31:05
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一、卷积神经网络卷积神经网络包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层通常把神经网络的隐藏层分为 卷积层和池化层二、卷积层块一般包括：卷积层+激活函数+汇聚层（池化层，又叫下采样层）三、概念及作用1）卷积层（Convolutional layer）通过卷积操作（线性操作，即在原始图像上平移）对输入图像进行降维和特征提取如图所示，卷积层实际上，就是按照模板（卷积核）的样子扫描原始图像，图像的
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2023-08-26 12:55:16
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