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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一、基本卷积神经网络1.AlexNet 网络结构如图所示。该网络在ImageNet上表现出色，AlexNet包含5个卷积层，有些层后面跟了max-pooling层，3个全连接层，为了减少过拟合，在全连接层使用了dropout。AlexNet使用了很多经典的神经网络方法，这些方法对以后的深度学习影响巨大。1.1Relu函数当时主流的的神经元激活函数是tanh()函数，该函数在输入值大的饱和
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2024-02-13 21:38:59
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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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# 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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目录从全连接层到卷积卷积运算实现一个简单的卷积层特征映射和感受野填充与步幅理解边界效应与填充理解卷积步幅多输入多输出通道多输入通道多输出通道1 × 1 卷积层池化（汇聚层）最大池化和平均池化实现一个简单的池化函数从头开始训练一个卷积神经网络Tensorflow：MNIST 手写数字分类搭建模型训练Pytorch：LeNet-Fashion-MNIST搭建模型训练卷积神经网络的神经科学基础Refe
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2023-08-11 17:12:34
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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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MNIST卷积神经网络代码实现（三）0. 引言前两篇博客总结了感知机和全连接网络实现MNIST手写数字的识别，本篇博客对卷积神经网络的代码实现进行总结。卷积神经网络（CNN）较全连接神经网络而言，其优势在于权值共享和抗形变性，重要的步骤在于卷积和池化两个操作的应用，较全连接神经网络而言，这两种操作能极大的减少网络参数，降低网络的复杂性。 注：以下代码有不清楚的请看博主前面博客，由于相似的太多，故不
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2023-08-10 22:01:59
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在详解卷积神经网络LeNet-5一文中，我详细介绍了一下Lenet-5的基本原理，下面简要介绍一下Lenet-5的pytorch代码实现。建议本文对应上文一起查看。 主要内容一、Lenet-5网络模型实现Step1： 引入必要的包Step2：搭建卷积层C1和池化层S2Step3：搭建卷积层C3和池化层S4Step4：搭建全连接层C5、全连接层F6以及输出层Step5：设置网络前向传播Step6：查
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2023-08-11 12:47:27
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深度学习框架Pytroch系列注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 这个系列主要和大家分享深度学习框架Pytorch的各种api，从基础
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2023-08-04 23:36:10
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文章目录7.1卷积层和池化层实现7.1.1 4维数组7.1.2基于im2col的展开7.1.3卷积层的实现7.1.4池化层的是实现7.2CNN实现7.2.1目录结构如下：7.2.2结果如下：7.2.3代码实现：7.2.3.1simple_convnet.py7.2.3.2train_convnet7.3CNN可视化7.3.1第一层权重的可视化7.3.2基于分层结构的信息7.4代表性的CNN7.4.
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2023-08-16 14:10:04
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初识 GCN
参考：https://www.zhihu.com/question/54504471?sort=createdGCN是什么？ GCN 全称是 graph convolution network，中文翻译为图卷积网络。这里的“图”指的不是我们常说的2D图像，而是由一系列顶点和连着这些顶点的边构成的拓扑图，例如，有向图，无向图等等。接下来就以
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2024-03-10 16:19:52
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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
先试一下它的效果。根据MNIST公开的分类器 1，误分类率小于0.6%的与卷积网络相关的方法主要有两种：2008年的“无监督稀疏特征 + 支持向量机”和起始于1998年的“卷积网络”。两者的特征提取分别基于稀疏编码和卷积神经网络。1. 问题不同的尺度和视角拍摄同1个正方体。FPGA中物体检测采用滑动窗口也能跑得飞起，所以问题来了~滑动窗口尺寸多尺度，能否识别不同视角的正方体？滑动窗口尺寸不变，能否
前两篇文章分别介绍了卷积层和池化层，卷积和池化是卷积神经网络必备的两大基础。本文我们将介绍一个早期用来识别手写数字图像的卷积神经网络：LeNet[1]。LeNet名字来源于论文的第一作者Yann LeCun。1989年，LeNet使用卷积神经网络和梯度下降法，使得手写数字识别达到当时领先水平。这个奠基性的工作第一次将卷积神经网络推上历史舞台，为世人所知。由于LeNet的出色表现，在很多ATM取款机
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2023-10-27 19:34:41
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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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1.概述 DPCNN（Deep Pyramid Convolutional Neural Networksfor Text Categorization），是RieJohnson和腾讯AI-Lab等提出的一种深度卷积神经网络，可以称之为"深度金字塔卷积神经网络"。word-level级别的网络——DPCNN。由于TextCNN不能通过卷积获得文本的长距离依赖关系，而论文中DPCNN通过不断加深网络
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2023-11-24 13:32:59
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图(Graph)，一般用 表示，这里的是图中节点的集合， 为边的集合，节点的个数用表示。在一个图中，有三个比较重要的矩阵：特征矩阵：维度为 邻居矩阵：维度为 度矩阵 ：维度为 ，是一个对角矩阵，即只有对角线上不为零，其他位置元素都是 0 ，表示图中N个节点与其他节点相连的边的个数。对于无权图而言，邻接矩阵与度矩阵例子如下图所示：对于图像(Image)数据，我们可以用卷积核来提取特征，无论卷积核
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2024-04-08 21:45:05
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全局池化卷积神经网络可以解决回归跟分类问题，但是常见的卷积神经网络到最后都要通过全连接层实现分类，这个其实会导致很多时候神经元数目跟计算量在全连接层暴增，特别对一些回归要求比较高的网络往往会带来一些后遗症。所以陆陆续续有人提出了不同全连接层解决方案，最常见的两个就是把最后卷积层flatten改为全局最大/均值池化，对比一下这两种方式，图示如下：可以看到全局池化会根据需要产生神经元，神经元个数可控，
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2023-10-13 23:26:46
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文章目录1、Batch Size对训练效果的影响2、合理增大Batch Size 的好处3、Batch Size太大的坏处 Batch Size指的是一次训练所选取的样本数，Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。1、Batch Size对训练效果的影响当Batch Size太小时，比如Batch Size=1。一次迭代只需对一个样本进行计算，因此单次迭代速度很快，可用于在线学习。在
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2023-10-31 19:52:25
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