机器学习算法完整版见fenghaootong-github卷积神经网络原理(CNN)卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失CNN的三个特点：局部连接：这
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2023-10-12 11:42:38
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卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network）简称CNN，CNN是所有深度学习课程、书籍必教的模型，CNN在影像识别方面的为例特别强大，许多影像识别的模型也都是以CNN的架构为基础去做延伸。另外值得一提的是CNN模型也是少数参考人的大脑视觉组织来建立的深度学习模型，学会CNN之后，对于学习其他深度学习的模型也很有帮助，本文主要讲述了CNN的原理以及
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2023-10-13 23:25:45
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（一）目标检测概述 （二）目标检测算法之R-CNN （三）目标检测算法之SPPNet （四）目标检测算法之Fast R-CNN 写在最前面：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458，这是某知乎大佬关于我今天所写的超级棒的文章，放在最前面，完全可以不看我的文章去看这位大佬的。当然，大佬的文章深度和精度都很足，因此文章篇幅比较长
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2024-08-08 22:22:33
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传统对象识别-模式识别传统的模式识别神经网络(NN)算法基于梯度下降，基于输入的大量样本特征数据学习有能力识别与分类不同的目标样本。这些传统模式识别方法包括KNN、SVM、NN等方法、他们有一个无法避免的问题，就是必须手工设计算法实现从输入图像到提取特征，而在特征提取过程中要考虑各种不变性问题、最常见的需要考虑旋转不变性、光照不变性、尺度不变性、通过计算图像梯度与角度来实现旋转不变性、通过归一化来
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2024-04-02 08:58:55
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CNN（卷积神经网络）示意图：网络架构 一个卷积神经网络由若干卷积层、Pooling层、全连接层组成。常用架构模式为： INPUT -> [[CONV]*N -> POOL?]*M -> [FC]*KCONV层输出值的计算步长为1时的公式 其中，动态计算过程Pooling层输出值的计算 Pooling层主要的作用是下采样，通过去掉Feature Map中不重要的样本，进一步减少参
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2024-05-08 23:21:07
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@author：wepon本文介绍多层感知机算法，特别是详细解读其代码实现，基于Python theano，代码来自：Convolutional Neural Networks (LeNet)。经详细注释的代码和原始代码：放在我的github地址上，可下载。一、CNN卷积神经网络原理简介要讲明白卷积神经网络，估计得长篇大论，网上有很多博文已经写得很好了，所以本文就不重复了，如果你了解CN
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2024-05-09 12:47:18
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行人检测 概述：RCNN系列，YOLO系列和SSD系列。其中RCNN系列算法是现在使用的最广泛的基于深度学习的行人检测算法。 在说行人检测之前不得不说一下目标检测。行人检测是目标检测下的一个分支，其检测的标签是行人。我理解的目标检测是准确地找到给定图片中对象的位置，并标出对象的类别。目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题。但是，这个
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2024-06-03 10:15:03
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深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)领域中一个新的研究方向，引领了第三次人工智能的浪潮。本文整理了深度学习领域3种典型的算法，希望可以帮助大家更好地理解深度学习这门极具深度的学科。1.卷积神经网络(CNN)卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedfor
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2024-05-05 18:46:24
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1.前言（1）神经网络的缺陷在神经网络一文中简单介绍了其原理，可以发现不同层之间是全连接的，当神经网络的深度、节点数变大，会导致过拟合、参数过多等问题。（2）计算机视觉（图像）背景通过抽取只依赖图像里小的子区域的局部特征，然后利用这些特征的信息就可以融合到后续处理阶段中，从而检测更高级的特征，最后产生图像整体的信息。距离较近的像素的相关性要远大于距离较远像素的相关性。对于图像的一个区域有用的局部
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2024-05-22 19:57:48
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这次讲一讲如何在keras中简单实现CNN对手写数字的识别.
首先在上一课的讲述中，图像现在是分RGB三个通过，以立方体的形式来检测和卷积的，一般一维的叫做向量vector，那么三维这个立方体矩阵就叫做tensor张量。
model2.add( Convolution2D(25,3,3,
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2024-05-08 17:32:16
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tf框架的范围管理scope技术来优化参数设定，最终准确率为0.984这里主要引入较多参数来改进原有的cnn模型：使用激活函数去线性化使用隐藏层即加深层数以解决复杂问题使用学习率调整更新参数的频度使用滑动平均模型来调整模型结果# 导入必要的库
import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.examples.tutorials.mnist im
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2024-04-14 22:23:34
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继续前面关于深度学习CNN经典模型的整理，之前介绍了CNN网络Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning(点击查看)的网络结构。SqueezeNet[1]网络结构和设计思想。SqueezeNet设计目标不是为了得到最佳的CNN识别精度，而是希望简化网络复杂度，同时达到public网络的识别精度。所以SqueezeNet主要是为了降低CNN
文章目录为什么使用CNN彩色图片-CNNMax PollingFlatten 是全连接神经网络的简化版,一般用于图像识别 为什么使用CNN图像只需要识别一部分同样的参数出现在不同的区域对图像放缩以上情况都可以使用CNN，减少神经网络的参数。CNN的大致过程如图所示。 先了解一下Convolution的做法： 假设一个矩阵（图像信息可以写成矩阵的形式），有两个Filter(过滤器，卷积核)也是矩
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2024-03-15 13:50:37
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常见机器学习算法的优缺点有监督学习线性回归优点：实现简单，计算简单。缺点：不能拟合非线性数据。KNN优点：理论成熟，思想简单，容易实现，既可以用来做分类也可以用来做回归；可用于非线性分类；模型训练时间快，训练时间复杂度为 O(n)，KNN 算法时惰性的；对数据没有假设，准确度高，对异常值不敏感；KNN 是一种在线技术，新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练；缺点：对内存要求较高，因为该算法存储
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2024-04-18 14:04:36
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1. FPN解决了什么问题？答： 在以往的faster rcnn进行目标检测时，无论是rpn还是fast rcnn，roi 都作用在最后一层，这在大目标的检测没有问题，但是对于小目标的检测就有些问题。因为对于小目标来说，当进行卷积池化到最后一层，实际上语义信息已经没有了，因为我们都知道对于一个roi映射到某个feature map的方法就是将底层坐标直接除以stride,显然越后，映射过去后就越小
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2024-09-24 19:23:42
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序深度学习现在大火，虽然自己上过深度学习课程、用过keras做过一些实验，始终觉得理解不透彻。最近仔细学习前辈和学者的著作，感谢他们的无私奉献，整理得到本文，共勉。1.前言（1）神经网络的缺陷在神经网络一文中简单介绍了其原理，可以发现不同层之间是全连接的，当神经网络的深度、节点数变大，会导致过拟合、参数过多等问题。（2）计算机视觉（图像）背景通过抽取只依赖图像里小的子区域的局部特征，然后利用这些特
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2024-03-29 12:38:52
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1.LDALDA是一种三层贝叶斯模型，三层分别为：文档层、主题层和词层。该模型基于如下假设：1）整个文档集合中存在k个互相独立的主题；2）每一个主题是词上的多项分布；3）每一个文档由k个主题随机混合组成；4）每一个文档是k个主题上的多项分布；5）每一个文档的主题概率分布的先验分布是Dirichlet分布；6）每一个主题中词的概率分布的先验分布是Dirichlet分布。文档的生成过程如下：1）对于文
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2024-06-10 08:47:21
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在今天的博文中，我们将探讨一个有趣而复杂的话题：如何使用 Python 中的卷积神经网络（CNN）来处理时间序列数据。时间序列分析在金融、医疗和气象等领域中具有重要应用，而 CNN 提供了一种强大的方法来提取时序中的模式。我们会通过一个完整的流程来说明这一过程，包括背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及总结与展望。
### 背景描述
时间序列数据的处理通常涉及到如何从连续的时间点中提
**深度学习算法简介**1、 深度学习主流算法包括:1.1 CNN (卷积神经网络) 卷积神经网络（CNN）是最常见的深度学习方法之 一。自20 世纪80 年代后期以来，CNN 已应用于视觉识别与分类任务，特别是LeCun 等在1998 年提出了LeNet-5，基于CNN 的相关研究随即成为研究热点，伴随图形处理（Graphical Processing Unit，GPU）计算能力的发展和大量标记
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2023-12-19 21:41:31
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主流的深度学习模型有哪些？谷歌人工智能写作项目：小发猫常见的深度学习算法主要有哪些？深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络神经网络软件有哪些。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)，是深度学习的代表算法之一。循环神经网络(Recur
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2024-04-07 20:55:03
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