Python 中可以使用 numpy 库来实现卷积操作。具体方法为使用 numpy.convolve() 函数，该函数的第一个参数为被卷积的信号，第二个参数为卷积核(也叫滤波器)。示例如下：import numpy as np
signal = [1, 2, 3]
kernel = [0, 1, 0.5]
result = np.convolve(signal, kernel)
print(
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2023-07-01 13:41:14
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编码的实现环境是Python3.8.3、torch1.5、Anaconda3(64-bit)、PyCharm2020.1。是《动手学深度学习》(PyTorch版)的练习及作业，个别代码有修改，仅供交流学习之用。 # 5.5 卷积神经网络(LeNet)，即含卷积层的网络。# (1)LeNet模型# LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。# 卷积层块里的基本单位是卷积层后接最大池化层
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2023-11-05 21:01:43
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在中给出了CNN的简单实现，这里对每一步的实现作个说明： 共7层：依次为输入层、C1层、S2层、C3层、S4层、C5层、输出层。C代表卷积层(特征提取)。S代表降採样层或池化层(Poo
原创
2021-08-06 12:00:51
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代码import torch
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms #从torchvision中引入图
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2023-12-27 15:44:23
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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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我们在这里尽可能的讲解一些实战编程方面的内容，所以我们会尽可能避免过多地介绍基础理论知识，如果想要深入了解卷积神经网络CNN，可以访问本人之前写过的一篇文章。1. 前言介绍我们这里使用的CNN包括了卷积层和池化层，下面我们对它们进行简要介绍。卷积层：nn.Conv2d()这是一个2d卷积操作，它的原型如下：torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, ker
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2024-01-10 14:52:08
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原创 lightcity 光城 2019-02-06导语关于卷积神经网络理论的学习，可以看：卷积神经网络。本节学习来源斯坦福大学cs20课程，有关本节源代码已同步只至github，欢迎大家star与转发，收藏！cs20是一门对于深度学习研究者学习Tensorflow的课程，今天学习第 六与七节，非常有收获，并且陆续将内容写入jupytebook notebook中，有关这个源代码及仓库地址，大家可
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2021-03-17 15:39:52
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最近完成了hinton的深度学习课程的卷积和池化的这一章节了，马上就要结束了。这个课程的作业我写的最有感受，待我慢慢说来。1：里面有几个理解起来的难点，一个是卷积，可以这么来理解。这幅图是对一个5*5的矩阵A进行3*3的矩阵B的卷积，那么就从最上角到右下角，生成卷积之后的矩阵的大小是(5-3+1)*(5-3+1)的矩阵，生成之后的矩阵的元素值，是之前的两个矩阵对应元素的乘积之和，这个在matlab
导语关于卷积神经网络理论的学习，可以看：卷积神经网络。
原创
2021-08-03 09:56:26
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Mnist.onnx的网络结构如下：首先看一下，每一次计算图的遍历，执行了m_float64(int n, int m,
原创
2022-12-02 10:14:55
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MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据库是一个大型手写数字数据库，通常用于训练各种图像处理系统。该数据库还广泛用于机器学习领域的培训和测试。它是通过重新打乱来自NIST原始数据集的样本而创建的。创作者认为，因为NIST的训练数据集来自美国人口普查局的员工，而测试数据集来自美国高中学生，这不是非常适合于机器学习
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2023-11-10 06:16:23
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第一：语句和语法# 表示注释掉的内容\ 续行print("yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy\
yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy"); 分号：同一行放置多个语句以分号作为分割符print('cyy');print('zzl')
输出结果：
cyy
zzl语句（代码块）用缩进方式体现
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2023-07-11 17:03:11
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目录前言一、准备工作二、导入数据集1.下载数据集2.装载数据集三、数据可视化四、搭建模型1.cnn框架构建2.模型实例化五、训练模型六、损失可视化总结一：优化网络二：心得体会参考尾声 前言随着深度学习的不断发展，神经网络也变得越来越热门。众所周知，cnn在图像分类问题上效果优越，本文将展示一个简单的卷积神经网络模型，使用mnist数据集进行测试。在本文后半段会给出本次实践的心得体会。一、准备工作首
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2023-07-10 15:06:57
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卷积神经网络经典案例，手写数字识别代码详解，注释之处如有错误，欢迎指正from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
#初始化权重函数
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape,stdd
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2024-01-08 13:32:08
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1. 问题描述绘制卷积示意图时，通常需要计算卷积结果。单通道的卷积计算过程如下图所示，卷积核在特征图上不断滑动，卷积核与其覆盖的特征图区域逐点相乘并求和。当特征图和卷积核尺寸很小时，手动计算还是可行的。 3x3 的特征图和 2x2 的卷积核计算卷积，其实只需要进行 4 次乘积加和的操作。 那么，如果想要计算尺寸大一点的特征图和卷积核的结果时，还是这么简单吗？ 5x5 的特征图和 3x3 的卷积核做
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2023-07-28 12:38:55
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import os
import sys
import numpy as np
import numpy
#
def conv_(img, conv_filter, stride = 1):
"""
img: wxh 二维图像
conv_filter: kxk 二维卷积核(eg. 3x3)
"""
filter_size = conv_filter.sh
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2023-07-21 16:23:40
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一、卷积码(convolution code)卷积码是一种差错控制编码，由P.Elias于1955年发明。因为数据与二进制多项式滑动相关故称卷积码。卷积码在通信系统中应用广泛，如IS-95，TD-SCDMA，WCDMA，IEEE 802.11及卫星等系统中均使用了卷积码。以（n,k,m）或者（n,k,L）来描述卷积码，其中k为每次输入到卷积编码器的bit数，n为每个k元组码字对应的卷积码输出n元组
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2024-07-25 09:28:39
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MNIST虽然很简单，但是值得我们学习的东西还是有很多的。项目虽然简单，但是个人建议还是将各个模块分开创建，特别是对于新人而言，模块化的创建会让读者更加清晰、易懂。CNN模块：卷积神经网络的组成；train模块：利用CNN模型 对 MNIST数据集 进行训练并保存模型test模块：加载训练好的模型对测试集数据进行测试cnn.pt ： train 的CNN模型注意！ 有GPU的小伙伴尽量使用GPU训
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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# 如何在Python中读取MNIST数据集
## 介绍
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集是用于手写数字识别的经典数据集。它包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本是28x28像素的灰度图像。本文将指导你如何在Python中读取和使用MNIST数据集。我们将按照以下步骤进行：
