CNN的概念卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数。CNN的结构层次基础的CNN由卷积(convolution), 激活(activation), and 池化(pooling
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2024-03-18 13:51:42
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隐藏层（W）的每个节点都要与经过扁平化后的节点相连接卷积神经网络(CNN)中全连接层(FC layer)的作用卷积代替全连接，防止过拟合...
原创
2021-07-13 14:34:04
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隐藏层（W）的每个节点都要与经过扁平化后的节点相连接卷积神经网络(CNN)中全连接层(FC layer)的作用卷积代替全连接，防止过拟合...
原创
2022-01-14 14:09:10
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文章目录一、卷积有什么用？二、卷积是怎么提取特征的？ 一、卷积有什么用？卷积作用是为了进行特征提取 因为输入的信息中可能只有一小部分是对我们解决问题有帮助的，这些信息比较关键，这时候只提取这部分信息就可以了。 比如下面我们有以下图片数据，我们现在的任务是对衣服的款式进行判断，判断它是上衣还是裤子，或者是裙子 那对于这个任务来说，颜色这个信息就不重要，我们不需要通过颜色来判断一个衣服是上衣还是裤子
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2024-01-15 09:10:15
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图卷积网络这里的图是指Graph，一种数据结构。 图卷积网络关键问题在于如何定义在图上的卷积操作。目前有两种方法：谱方法空间方法已经证明，谱方法是空间方法的一种特例。本文将简要介绍目前关于图卷积操作的基本方法，以其基于paddlepaddle平台实现了其中一种称为GCN的图卷积网络。由于图像可以视为一种特殊的Graph。因此图卷积网络也可以处理图像的数据。将实现后的网络用于MNIST数据集做图的分
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2024-03-29 11:38:03
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在期末复习中深究了图像卷积的概念，之前也一直学习过卷积的知识，但是对卷积的概念都没有很直观的理解，这次觉得自己理解清楚了，所以通过博客记录一下，同时也分享给大家！一、连续系统的卷积公式：二、离散系统卷积和公式：如果仅仅按照系统来理解卷积过程，那么：函数就可以被看作是系统不稳定的输入；函数就可以看作系统稳定的消耗；卷积结果就是系统的存量。但是将这样的理解类比到图像卷积中无法找到不稳定的输入信号和稳定
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2024-04-09 20:15:02
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声明：1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样，都是初学者，都是小菜鸟，我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论。2. 我不确定的地方用了“应该”二字首先，通俗说一下，CNN的存在是为了解决两个主要问题：1. 权值太多。这个随便一篇博文都能解释2. 语义理解。全连接网络结构处理每一个像素时，其相邻像素与距离很远的像素无差别对待，并没有考虑图像内容的空间结构。换句话说，打乱图像像素的输入顺序，结果不
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2024-03-06 12:40:22
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目录前言卷积神经网络（Convolutional Neural NetWork）一、卷积神经网络的结构二、卷积操作三、卷积神经网络的三大核心思想 前言思来想去，还是回头写下CNN原理吧，也是自己回顾一下，做个总结。卷积神经网络（Convolutional Neural NetWork）一、卷积神经网络的结构卷积神经网络主要由卷积层、下采样层、全连接层 3种网络构成。。上述三种网络层排列组合可以构
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2023-05-29 14:57:42
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卷积神经网络的核心思想就是设计多个卷积层，卷积层里设计一系列卷积核，输入数据经过卷积层中的卷积核处理，一层层向前推进得到最终的输出数据，这个过程我们称为数据的特征提取。卷积核 从上面的概述知道，卷积核是卷积神经网络的核心，这也是它为什么叫卷积神经网络的原因。那么要理解卷积神
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2023-08-12 21:08:41
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卷积神经网络的（convolutional neural network，CNN）是一种专门用来处理具有类似网络结构的数据的神经网络。卷积是一种特殊的线性运算。本文总结了卷积和池化的深入理解，以及一个简单的卷积神经网络的实现。1.卷积 通常形式中，卷积是对两个实变函数的一种数学运算。表示为： 函数x为输入(input)，w为核函数(kernel
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2023-09-21 09:05:15
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一、引言卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，自从LeCun教授在1989年首次提出后，CNN在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成功。本文将介绍CNN神经网络的基本原理，包括卷积层、池化层和全连接层等核心组件，以及如何使用这些组件搭建一个完整的CNN模型。二、CNN基本原理1. 卷积层卷积层是CNN的核心组件之一，其主要功能
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2023-09-21 08:17:37
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目录1 前言2 卷积定理及卷积操作的意义2.1 卷积的意义2.2 卷积定理3 图(graph)卷积4 总结5 参考文献 1 前言 在之前的文章中，已经顺利的从传统的傅里叶变换过渡到了图上的傅里叶变换，这样使得离散的图数据能够进行卷积操作。本节主要阐述如何如何从图的傅里叶变换到图卷积。 本文为自学的记录，其中多有借鉴他人的地方，一并在参考文献中给出链接。2 卷积定理及卷积操作的意义2.1 卷
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2024-08-06 08:15:13
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卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习模型。它通过模拟人类视觉系统的工作方式，实现了在图像识别、目标检测、图像分割等任务上的出色表现。卷积层卷积神经网络的核心组件是卷积层。卷积层通过卷积操作在输入数据上提取特征。它使用一组可学习的滤波器（也称为卷积核或特征映射）对输入进行逐元素的卷积操作，并生成输出
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2023-09-21 09:04:50
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与传统神经网络的区别卷积神经网络与常规神经网络具有不同的架构。常规神经网络通过将输入放入一系列隐藏层来转换输入。每一层由一组神经元组成，其中每一层都与前一层中的所有神经元完全连接。最后，最后一个全连接层——输出层——代表预测。卷积神经网络有点不同。首先，层被组织成 3 个维度：宽度、高度和深度。此外，一层中的神经元不会连接到下一层中的所有神经元，而只是连接到其中的一小部分。最后，最终输出将减少为单
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2023-08-10 16:58:35
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注：以下内容只是我再网上学习的记录，缺乏系统性，初学者随便看看即可，不要深究，以免有些概念没有描述准确造成误导。一. 主要参考了： 传统机器学习和神经网络对比
传统机器学习神经网络特征设计好feature的内容和数量，将feature和label送进去训练。不需要设计feature，可以直接将数据送进去训练。预处理归一化、格式转换等 调参例如svm，需要调整核函数、惩
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2023-11-27 10:41:51
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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，长期制霸计算机视觉领域。其核心主要是“卷积与池化”接下来我将介绍卷积神经网络进行特征提取的原理1、基本概念对比普通的神经网络，卷积神经网络包含了由 卷积层 和 池化层 构成的特征提取器。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。而不
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2023-06-19 14:31:39
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卷积神经网络（CNN，有时被称为 ConvNet）是很吸引人的。在短时间内，它们变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成：
图 1 卷积神经网络的一个例子Convnets
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2022-05-01 08:00:00
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1. GNN在干什么目前较火的CNN在欧式空间中已经表现出了强大的处理能力，其最大的特点在于平移不变性，这种特性能够很好的处理欧式空间的中的数据，但是， 图则是一类典型的非欧数据。如下图右侧所示。 因为图没有一个固定的结构，因此，CNN的卷积特性（平移不变性）不能够直接用于图结构的数据。2. 卷积的原理 卷积操作其实是两个函数的数值运算，即上图中的，这两个函数产生的函数为。为原始信号，为卷积核。卷
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2024-08-05 21:41:44
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了解卷积神经网络的基本原理快速上手深度学习这一次的博客我们直接来简单了解一下CNN卷积神经网络。说到卷积神经网络就要和全连接神经网络有点关系了。 这就是一个简单的全链接神经网络,相邻两层之间的每个神经元都相互连接,而卷积神经网络就是在全连接神经网络之前多了一个特征采集的过程接下来我们来看一下卷积神经网络。 这就是卷积神经网络简单的示意图,我们可以看见输入的是一个32x32像素的图像一.卷积 首先我
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2024-02-19 11:25:52
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循环卷积
循环卷积我理解是使用DFT(FFT)计算线性卷积时的衍生品。首先连续时间没有循环卷积概念。离散时间时，不妨假设x(n)为L点信号， 仅在0~L-1有非零值；h(n)为M点信号，仅在0~M-1有非零值。以x(n)为输入信号通过以h(n)为单位冲激响应的线性时不变系统得到输出 y(n) = x(n) * h(n)，线性卷积，直接计算的复杂度为 O(LM)。 卷积计算通常比较复杂，
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2023-10-12 13:24:21
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