卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构，包括：卷积（Convolution）池化（pooling）ReLU激活函数批归一化（Batch Normalization）丢弃法（Dropout） 说明：在卷积神经网络中，计算范围是在像素点的空间邻域内进行的，卷积核参数的数目也远小于全连接层。卷积核本身与输入图片大小无关，它代表了对空间邻域内某种特征模式的提取。比如，有些卷积核提取物
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2023-08-13 19:44:53
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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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深度学习（三）~卷积神经网络卷积神经网络1. 卷积神经网络简介2. 卷积方式3. 卷积神经网络的层级结构4. 参数学习5. 几种典型的卷积神经网络：(1) LeNet-5①网络结构(2) AlexNet①网络结构②突破点(3) Inception网络：①突破点(4) 残差网络(ResNet)： 卷积神经网络1. 卷积神经网络简介卷积神经网络是一种深层前馈神经网络，比全连接前馈网络参数更少特点：1
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2023-08-20 20:25:35
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卷积可能是现在深入学习中最重要的概念。卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿。但是，卷积如此强大呢？它是如何工作的？在这篇博客文章中，我将解释卷积并将其与其他概念联系起来，以帮助您彻底理解卷积。什么是卷积？ 将卷积想象为信息的混合。想象一下，
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2024-05-07 21:22:58
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卷积神经网络的基础模块为卷激流包括卷积（用于维数拓展）、非线性（洗属性、饱和、侧抑制）、池化（空间或特征类型的聚合）和批量归一化（优化操作，目的是为了加快训练过程中的收敛速度，同事避免陷入局部最优）等四种操作。下面简单介绍这四种操作。1、卷积：利用卷积核对输入图像进行处理，可以得到鲁棒性较高的特征。数字信号处理中常用的卷积类型包括三种，即Full卷积、same卷积和vaild卷积。卷积流中常用的是
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2023-12-16 09:34:40
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目录前言 卷积的作用卷积的参数卷积核大小（kernel_size）填充（padding）samevalidfull卷积核算子（operator）Robert 算子Prewitt算子Sobel 算子Laplance 算子 卷积核深度与个数（depth、filter）步长（strides） 搭建卷积层前言 在神经网络中卷积是最常见的
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2023-10-07 18:41:54
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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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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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卷积神经网络可以分为离散卷积神经网络和连续卷积神经网络。卷积是计算机视觉、图像处理、数字信号、人工智能等很多领域里常用的算法。比如，它可以在图像处理中用于钝化一幅图片，这时我们运用的是二维均值离散卷积。。卷积减弱了原来图片中的噪声，但也降低了图片的清晰度。连续卷积公式：简单地说明：c(x,y)：神经网络输出矩阵；f(s,t)：权值矩阵，在一些书上叫做滤波器，或者掩膜；不同的滤波器不同的作用；g(x
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2023-06-19 10:42:21
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一、简介 卷积核就是图像处理时，给定输入图像，输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷积核。二、卷积核概述 卷积核其实在图像处理中并不是新事物，Sobel 算子等一系列滤波算子，一直都在被用于边缘检测等工作中，只是以前被称为 Filter。做图像处理的同学应该有印象。 卷积核具有的一个属性就是局部性。即它只关注局部特征，局部的程度取决
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2023-10-24 08:29:08
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卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，是自动...
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2019-12-17 11:27:00
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CNN的核心就是卷积其中在理解多通道卷积的计算过程和作用时，实在是要把头看秃了，都没有整明白，网上国内的资
原创
2022-08-12 21:02:26
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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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目录心得体会基础简介基本原理 心得体会本次主要学习了卷积神经网络。卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核
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2023-07-27 22:20:59
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卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独
原创
2022-10-10 15:39:22
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卷积神经网络——卷积操作在上一篇《卷积神经网络简介》里我们介绍了卷积神经网络包含四个主要的操作，其中最重要的就是本文要讲述的“卷积”操作。对于CNN，卷积操作的主要目的是从输入图像中提取特征。卷积通过使用输入数据的小方块学习图像特征来保留像素之间的空间关系。 图 1
卷积操作就是卷积核（过滤器 / Filter）在原始图片中进行滑动得到特征图（Feature Map）的
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2023-08-16 16:42:47
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卷积过程是卷积神经网络最主要的特征。然而卷积过程有比较多的细节，初学者常会有比较多的问题，这篇文章对卷积过程进行比较详细的解释。1.卷积运算首先我们需要知道什么是卷积计算，它其实是一种简单数学运算，有两个步骤：一个是矩阵内积乘法，另一个是将内积乘法的结果进行全加。 （1）矩阵内积乘法 矩阵的内积乘法非常简单，就是把两个相乘的矩阵，相同位置的元素进行乘法运算，这个时候会得到一个新的矩阵（在这里我们需
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2023-08-11 10:13:07
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目录1.前言：2.CNN的卷积过程：3.CNN的池化过程：4.CNN的激活过程：5.总结：1.前言：神经网络在好几年前出现感觉像是一个降维打击，适用的场景包括股市分析，环境监测，医学影像，生物信息基因序列等等等等，最近这几年来，随着越来越多的人去了解神经网络后，神经网络已经是火的一塌糊涂了。而毫不夸张的说，现在处在的这个人工智能的时代，我们作为参与者或多或少会用过的一些东西，可能这些东西背后的算法
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2023-10-13 00:07:05
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卷积神经网络CNN2.1 卷积神经网络的定义卷积神经网络是指至少有一层计算为卷积操作的神经网络，充分利用图片相邻区域的信息，通过稀疏连接和共享权值的方式大大减少参数矩阵的规模，从而减少计算量
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2023-10-10 11:39:51
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文章目录前言1. 理论部分1.1 为什么会出现图卷积网络？1.2 图卷积网络的推导过程1.3 图卷积网络的公式2. 代码实现参考资料 前言本文从使用图卷积网络的目的出发，先对图卷积网络的来源与公式做简要介绍，之后通过一个例子来代码实现图卷积网络。1. 理论部分1.1 为什么会出现图卷积网络？无论是CNN还是RNN，面对的都是规则的数据，面对图这种不规则的数据，原有网络无法对齐进行特征提取，而图这
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2024-05-14 19:49:38
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