积性函数积性函数的概念：如果一个函数 \(f(n)\) 在 \(a,b\) 互质的情况下满足 \(f(a*b)=f(a)*f(b)\)， 则称其为积性函数举例：\(φ(n)\)\(σ(n)\)\(μ(n)\)\(σ_0(n)\)\(σ_k(n)\)完全积性函数的概念：如果一个函数 \(f(n)\) 对任意整数 \(a,b\) 满足 \(f(a*b)=f(a)*f(b)\)， 则称其为完全积性函数举
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2023-12-27 19:55:42
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卷积神经网络的基本思想卷积神经网络的基本结构卷积神经网络是一种多层的、前馈型网络。从结构上，可以分为特征提取阶段和分类识别阶段。 在特征提取阶段，通常由多个特征层堆叠而成，每个特征层又由卷积层和池化层组成。 处于网络前端的特征层，用来捕捉图像局部细节信息，而后面的特征层则用来捕捉图像中更加抽象的信息。在分类识别阶段，通常是一个简单的分类器，例如全连接网络或支持向量机，它接收最后一个特征层的输出，完
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2023-06-20 19:45:57
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# 实现卷积架构特征空间图的完整指南
卷积神经网络（CNN）在图像处理领域中应用广泛，利用卷积架构能够提取特征并生成特征空间图。对于刚入行的小白来说，理解和实现这一过程可能会显得有些复杂。本文将通过清晰的流程和具体的代码示例指导你如何实现卷积架构特征空间图。
## 流程概述
在实现卷积架构特征空间图的过程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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一、感知器 输入x(x1,x2…)->组合函数c()-> b偏差（权重w1,w1…）->激活函数a
原创
2022-08-26 10:47:26
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卷积网络中的通道(Channel)和特征图冬天到了，动物们又进入了交配...哦不，冬眠的季节。每天被冻得什么都不想干，只想吃饭睡觉数星星。Orz今天介绍卷积网络中一个很重要的概念，通道（Channel），也有叫特征图（feature map）的。首先，之前的文章也提到过了，卷积网络中主要有两...
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2021-08-25 14:06:45
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卷积神经网络，Convolutional Neural Network，CNN卷积网络：至少在网络的一层中使用了卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的NN。1. 卷积运算用计算机处理数据时，时间会被离散化，则为求和形式：s(t)=(x∗w)(t)=∑∞a=−∞x(a)w(t−a)x通常是多维数组的输入。w是核函数（卷积核），通常由学习算法优化得到。输出也称特征映射（feature map）。2维卷积的
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2024-04-15 13:32:34
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# 卷积神经网络提取特征 Python
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉任务的深度学习模型。它能够自动从输入的图像数据中提取特征，并用于分类、检测、分割等任务。在本文中，我们将使用Python编程语言来实现一个简单的卷积神经网络，并介绍它如何提取特征。
## 卷积神经网络的基本原理
卷积神经网络的核心是卷积层
原创
2024-01-16 06:10:56
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参考： https://www.jianshu.com/p/362b637e2242 https://blog.csdn.net/electech6/article/details/84584791 CNN由多个卷积层构成，每个卷积层包含多个卷积核，用这些卷积核从左向右、从上往下依次扫描整个图像，得
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2020-11-23 16:03:00
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本文主要记录卷积神经网络提取特征的原理学习，以及一些可视化方法。 动机：交通标志检测的标注与检测结果分析中，辅助标志的召回率特别低，与其他形状、大小类似的标志相比也低得多，考虑网络在学习时，是否对有些特征学得好，有些特征不好学？
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2023-07-10 21:39:43
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文章目录卷积神经网络提取的通用特征一、研究问题二、方法简介总结 卷积神经网络提取的通用特征最近的结果表明，卷积神经网络提取的通用描述符非常强大。这篇文章添加了许多实验证明，针对不同识别任务进行了一系列实验，这些实验使用了OverFeat网络，经过训练后可以在ILSVRC13上进行图像分类。文章使用从OverFeat网络提取的特征作为通用图像表示来处理图像分类，场景识别，细粒度识别，属性检测和图像
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2023-10-26 11:24:41
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卷积特征图可视化代码解析（含有注释）目录格式初始化加载模型输出卷积层信息可视化卷积核可视化图像生成每个卷积层的特征图特征图可视化部分特征图图片完整代码 参考 https://debuggercafe.com/visualizing-filters-and-feature-maps-in-convolutional-neural-networks-using-pytorch/代码解析（含有注释）
文章目录1. 效果图2. 完整代码3. 代码说明4. 可视化梯度，feature 文章中的代码是参考 基于Pytorch的特征图提取编写的代码本身很简单这里只做简单的描述。 1. 效果图 先看效果图(第一张是原图，后面的都是相应的特征图，这里使用的网络是resnet50，需要注意的是下面图片显示的特征图是经过放大后的图，原图是比较小的图，因为太小不利于我们观察):2. 完整代码impor
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2024-05-31 10:16:11
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深度学习之卷积_冰激凌啊的博客_深度学习卷积1，卷积模型解决手写数字分类transforms.Compose()函数_马鹏森的博客_transforms.compose主要是修改了自定义模型那块plt.show()后暂停的处理plt.imshow与plt.show区别之交互与阻塞模式_鬼扯子的博客_plt 交互matplotlib中ion()和ioff()的使用_一只小Kevin的博客import
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2024-04-21 16:30:26
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1. 卷积层尺寸和计算量的原理CNN输入输出格式说明
输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数(batch_size，height，width，depth)
输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义相同，但是后三个维度（图像高度、图像宽度、图像通道数）的尺寸发生变化。(batch_size, height, width, depth)
权重矩阵（卷积核）格式：同样
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2023-11-24 16:54:54
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先定义几个参数输入图片大小 W×WFilter大小 F×F步长 Spadding的像素数 P于是我们可以得出N = (W − F + 2P )/S+1输出图片大小为 N×N转载：卷积中的特征图大小计算方式有两种，分别是‘VALID’和‘SAME’，卷积和池化都适用，除不尽的结果都向上取整。 1.如果计算方式采用'VALID'，则：其中为输
AlexNet模型1. AlexNet模型介绍1.1 AlexNet的特点1.2 AlexNet的结构1.3 AlexNet参数数量2. AlexNet的PyTorch实现2.1 导入相应的包2.2 构建AlexNet网络2.3 加载数据集2.4 训练网络 1. AlexNet模型介绍由于受到计算机性能的影响，虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩，但是并没有引起很多的关注。 直到2012年
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2024-01-14 08:46:17
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最近复习了一下卷积神经网络，好久没看都搞忘了。 计算特征图的公式如下： 其中n表示原来图像的大小，p表示padding的大小，f表示filter的大小，s表示stride，计算完成之后向下取整，就可以了。这里记录一下这个公式，以免自己搞忘了。同时，还有一个容易搞忘的地方是，在图像的卷积当中，一组fi ...
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2021-10-29 10:06:00
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# 卷积神经网络中特征图的意义及实现步骤
## 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像处理和计算机视觉任务的深度学习模型。在CNN中，特征图（Feature Map）扮演着重要的角色，它代表了输入图像经过卷积层处理后提取到的特征信息。本文将介绍特征图的意义以及实现步骤，并给出相应代码示例。
## 特征图的意义
特征图是卷积神经网络
原创
2023-08-03 07:02:31
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视频是唐宇迪博士讲解的，但是这个up主发的有一种东拼西凑的感觉，给人感觉不是很完整一、卷积神经网络（优势：计算机视觉） 1、卷积的作用：特征提取，本质就是提取卷积核那个大小区域中的特征值2、利用不同的卷积核对同一数据进行提取，可以得到多维度的特征图，丰富特征内容3、边缘填充（padding）可以解决边缘特征在提取时权重不高的问题4、卷积的结果公式：
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2023-12-07 13:43:00
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本人刚刚进入研究生阶段，最近，在看一些计算机目标检测的文章，文章里面用到了卷积神经网络的知识，所以来看这方面的知识，我只是记录一下自己的学习，也欢迎大家一起讨论呀！那么今天就来看看CNN卷积神经网络的面纱背后的秘密！首先，有几个点要介绍：首先是padding：就是在图片上下左右加上0，作用就是为了让边缘的图片特征也可以提取到；接着是stride（步长）：这个就是过滤器每次移动距离的间隔，这个间隔包
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2024-01-12 02:33:00
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