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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# 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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目录 1. Introduction本篇综述的主要贡献本篇论文的整体结构2. DEFINITION3. 分类和框架4. GRAPH CONVOLUTION NETWORKS4.1 基于谱的图卷积网络（Spectral-based Graph Convolutional Networks）4.2 基于空间的图卷积网络（Spacial-based Graph Convolutional Ne
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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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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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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ResNet,DenseNet下图中的（a）是ResNet的某个stage中的一部分。（a）的左边竖着的大矩形框表示输入输出内容，对一个输入x，分两条线走，一条线还是x本身，另一条线是x经过1*1卷积，3*3卷积，1*1卷积（这三个卷积层的组合又称作bottleneck），然后把这两条线的输出做一个element-wise addition，也就是对应值相加，就是（a）中的加号，得到
我们经常用参数量和浮点计算数FLOPs来衡量卷积网络的复杂度。下面推导其公式并在pytorch中实现，以二维卷积Conv2d为例。1、公式 以下公式适用于各种情况的卷积层，如普通卷积、膨胀卷积、分组卷积、可分离卷积等：参数量: 无bias时： 有bias时： 浮点计算数FLOPs（指所有的乘法和加法运算）： 无bias时： 有bias时： 式中各量对应的pytorch卷积
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2024-05-30 09:54:03
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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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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python中的卷积一. scipy.signal.convolve方法二. numpy.convolve方法 python中的卷积一. scipy.signal.convolve方法两个N维数组的卷积，两个数组的维度必须相同！！！https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.convolve.html
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2023-06-30 10:35:03
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对TCN时空卷积网络进行简单的python实现,用于理解TCN网络运行机制并以备后查，运行环境为python3.8.6 ，创建项目目录如下： 1.其中test.csv和train.csv分别为测试和训练数据，为随机创建的回归数据，columns =[ a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,y] 其中y是标签列； 2.run.py为执行脚本,实现训练-输出模型-测试-输出测试结果
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2023-10-08 07:46:42
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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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# 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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图神经网络GNN学习笔记：GCN的性质1. GCN与CNN的联系2. GCN能够对图数据进行端到端学习3. GCN是一个低通滤波器4. GCN的问题——过平滑4.1 频域视角4.2 空域视角参考资料 本文首先介绍 GCN与 CNN的联系，然后阐述GCN对图数据进行端对端学习的机制，之后从低通滤波器的角度解释GCN对图学习能力的有效性，最后介绍GCN模型面临的问题——过平滑。 1. GCN与CN
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2023-12-12 15:21:36
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项目简介：目标：识别全班61个人的人脸。实现途径：卷积神经网络用全班采集的照片训练直接训练自己的模型（图片格式132*197，每人10张，8张加入训练集，1张validation，1张test）调用keras.application中的base_model（xception、inception、resnet50、VGG16、VGG19）做特征提取，更换我们自己的全链接层。把basemodel的顶层
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2023-12-26 23:51:30
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6.4 用卷积神经网络处理序列1.实现一维卷积神经网络,用imdb情感分类任务举例from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing import sequence
max_features = 10000
max_len = 500
print('loading dataset ......')
(x_train,y_train)
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2023-08-12 19:59:34
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