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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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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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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【深度学习】【python】卷积神经网络实现 中文注释版“你的代码很不错,不过下一秒就是我的了.” 环境要求 python3.5 tensorflow 1.4 pytorch 0.2.0本程序只需要tensorflow. 程序如下:#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# https://github.com/xiaohu2015/Deep
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2024-04-15 13:37:42
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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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一：介绍 SPPNet目前流行的CNN都需要固定size和scale的输入图
原创
2018-08-17 16:04:20
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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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深度学习入门（二十三）卷积神经网络——图像卷积前言卷积神经网络——从全连接层到卷积课件卷积层二维交叉相关二维卷积层例子交叉相关VS卷积一维和三维交叉相关总结教材1 互相关运算2 卷积层3 图像中目标的边缘检测4 学习卷积核5 互相关和卷积6 特征映射和感受野7 小结 前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘卷积神经网络——从全连接层到卷积课件卷积层二维交叉相
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2023-12-31 13:54:22
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1、卷积神经网络 有哪些改进的地方卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过
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2023-11-27 10:02:58
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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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如何通过人工神经网络实现图像识别？图像识别是指让计算机能够自动地识别图像中的物体、场景或者特征的技术。人工神经网络是一种模仿生物神经系统的结构和功能的数学模型，它由大量的简单处理单元（神经元）相互连接而成，能够通过学习从数据中提取复杂的特征和规律。人工神经网络实现图像识别的基本步骤如下：1. 数据预处理。这一步是为了将原始的图像数据转换为适合输入神经网络的格式，例如调整图像的大小、颜色、对比度等，
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2023-09-08 23:35:26
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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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如何通过人工神经网络实现图像识别人工神经网络（Artificial Neural Networks）（简称ANN）系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播（Error Back Propagation）算法的多层前馈网络（Multip
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2023-09-24 19:44:26
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参考：http://www.aibbt.com/a/44588.html作者：Morten Dahl 编译：weakish编者按：奥胡斯大学密码学PhD、Datadog机器学习工程师Morten Dahl介绍了如何实现基于加密数据进行训练和预测的卷积神经网络。本文将讨论一个简化了的图像分析案例，介绍所有需要用到的技术。GitHub上有一些和本文配套的notebook（mortendahl/pri
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2023-08-16 21:55:13
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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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