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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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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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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# 卷积神经网络：特征提取
## 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。其中一个关键的任务是特征提取，即从输入数据中提取出有用的特征。本文将介绍卷积神经网络的原理，并给出一个简单的代码示例，帮助读者更好地理解特征提取的过程。
## 卷积神经网络原理
卷积神经网络的核心是卷积层（Conv
原创
2024-01-12 08:00:53
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初识卷积神经网络卷积概述卷积（Convolutional）感受野（Receptive Field）全0填充构建卷积层批标准化（BN）应用实例池化（Pooling）应用实例舍弃(Dropout) 参考资料：北京大学MOOC 卷积概述卷积就是特征提取器 卷积神经网络就是借助卷积核提取特征后，送入全连接网络卷积（Convolutional）1.一般会用一个正方形的卷积核，按指定步长，在输入特征图上滑
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2024-04-09 18:09:58
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卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。 图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。这些映射图再进过滤波得到C3层。这个层级结构再和S2一样产生S4。
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2023-06-26 13:12:58
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文章目录1. 全连接神经网络的问题2. 利用“感受野”看图片的局部3. 神经元的参数共享4. 对CNN的总结5. CNN的应用 1. 全连接神经网络的问题图像识别问题本质上就是分类问题，比如我们要区分猫和狗，那么我们就需要构建一个模型，将照片丢进去后，模型能输出猫或者狗的概率有多大。在做图像识别时首要的就是要提取图片的特征，那么如何提取图片的特征呢？前面讲到了前向全连接网络，我们可以尝试用前向全
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2023-08-07 09:01:47
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FCN全卷积网络将网络的全连接层变成卷积层之后整个网络变成了只有卷积层和池化层的网络，于是网络就称之为全卷积网络。全卷积网络一般是用来对图像进行语义分割的，于是就需要对图像上的各个像素进行分类，这就需要一个上采样将最后得到的输出上采样到原图的大小。 上采样的过程也类似于一个卷积的过程，只不过在卷积之前将输入特征插值到一个更大的特征图然后进行卷积。下面举例子说明这个
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2024-01-12 08:25:43
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卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，是自动驾驶汽车、人脸识别系统等计算机视觉应用的基础，其中基本的矩阵乘法运算被卷积运算取代。它们专门处理具有网格状拓扑结构的数据。例如，时间序列数据和图像数据可以看作是一个二维像素网格。历史卷积神经网络最初是由福岛核电站在1980年引入的，当时名为Neocognitron。它的灵感来自于Hubel和Weisel提出的神经系统的层次模型。但由于其复杂的无监督学习算
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2023-12-04 14:52:23
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多输入多输出 | MATLAB实现TCN(时间卷积神经网络)多输入多输出预测 目录多输入多输出 | MATLAB实现TCN(时间卷积神经网络)多输入多输出预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习小结参考资料 预测效果基本介绍MATLAB实现TCN(时间卷积神经网络)多输入多输出预测，运行环境Matlab2021b及以上。 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.MainTCNM.
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2023-11-27 10:15:16
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神经网络基本组成（以一个30_*30_*2的图片举例子）卷积层 卷积层：特征提取。刚刚开始我就不理解为啥卷积层光靠几行代码就能提取特征？后来通过阅读网上相关文献才得知，卷积层，甚至是整个神经网络其实就是就是一个人的思考过程，我们的大脑在观察一张图片的时候，由于能力有限，有些时候会不会“放眼看全部”，而是“一部分一部分地去看”，也就是“局部观察”，然后提取出每个“局部中比较有价值的线索”，然后将所有
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2022-09-12 03:48:00
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机器学习神经网络特征提取方法有哪些神经网络需要特征提取吗关于卷积神经网络对一维信号的特征提取问题你好，对信号的特征提取在数学上看其实就是做一个滤波的运算，实际上都是通过卷积来实现的。下面是一个matlab的实现：functionr=my_conv(a,b)m=length(a);n=length(b);r=zeros(1,m+n-1);fork=1:mc=a(k)*b;d=r(1,k:k+n-1)
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2023-08-10 18:08:15
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深度学习依赖于神经网络所提取的特征而闻名，在以往传统的学习方法中，特征往往是通过具有经验的专家来提取的，而深度学习方法中的特征提取是通过人工神经网络自动提取的，相比而言，深度学习方法对于特征的提取不仅要求更低，不需要专家的参与，而且少了人为的干预，对于特征本身的提取也更加全面，这也是深度学习最近几年在实际应用中越来越受欢迎的原因之一。特征的概念特征在字面意思上的解释是对于人或事物可供识别的特殊的象
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2023-08-10 14:50:26
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众所周知，卷积神经网络是深度学习中非常有代表性的学习领域，而深度学习又是机器学习的主要分支，因此卷积神经网络就是用来让机器学习的过程途径，而机器要学的就是图像中的特征，“卷积”就是用来提取特征的。 在卷积神经网络面前，所有图像都是矩阵，矩阵中就是一个个的像素，这些像素组成了我们肉眼看到的图像。最经典的CNN便是Let-5网络卷积过程有三个重要的概念需要知道：局部感知、参数共享、池化局部感知： 即网
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2023-09-29 09:43:24
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1.卷积神经网络基本单元 空洞卷积 通过在卷积核中添加空洞（0元素），从而增大感受野，获取更多的信息。 感受野：在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，即特征映射上的一个元素所对应的输入图的区域大小。 转置卷积 作用：将特征图放大恢复到原来的尺寸 转置卷积是卷积的方向过程，即卷积操作的输入作为转置卷积的输出，卷积操作的输出作为转置卷积的输入。 二维卷积 针对自然语言
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2023-10-01 14:04:02
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前言？因为毕设是关于深度学习的，于是从年初开始就断断续续的接触了许多相关的知识。不过到现在也没几个月的时间，还是一个萌萌萌萌萌萌萌新~~写点博客记录一下遇到的并且以后可能会忘记的问题，估计在大佬们看来应该只是非常熟悉的东西了。想到啥写啥，就不弄目录了；如果其中有什么错误，欢迎指出！在学习卷积神经网络时，我还顺便了解了一些图像特征提取的知识。这些特征，我们都可以用 opencv
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2024-04-21 12:29:08
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文章目录一.图像的特点二.卷积神经网络的原理1.卷积层2.池化层3.全连接层三.查看CNN的学习内容四.CNN的其余应用 一.图像的特点 以前的问题中，我们的输入是一个明显的n维向量，但对于一张图片，或者是可以与图片类比的内容(比如说棋盘等等)，如果我们想要使用神经网络，按照以前的思想，那就是把图片也转化成一个n维向量。 当然，依靠之前的神经网络，反正是全连接的，那转化方式就不重要了，直接
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2024-04-08 10:18:53
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1. MobileNet V1paper：MobileNets Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applicationslink：MobileNet V1
核心点：将标准的卷积因式分解成为depthwise convolution 和 pointwise convolution,假设输入channel数为M，输出c
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2024-03-06 23:09:07
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全卷积神经网络医学图像分割框架医学图像分割主要有两种框架，一个是基于CNN的，另一个就是基于FCN的。基于CNN 的框架这个想法也很简单，就是对图像的每一个像素点进行分类，在每一个像素点上取一个patch，当做一幅图像，输入神经网络进行训练，举个例子：这是一个二分类问题，把图像中所有label为0的点作为负样本，所有label为1的点作为正样本。这种网络显然有两个缺点： 1. 冗余太大，
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2023-08-29 12:08:39
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