目录 1. 一层神经网络 2. 自己实现的二层神经网络 3. 基于TensorFlow的二层神经网络 4. 多层神经网络 5. 在多层神经网
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2023-10-22 08:22:53
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增加网络层数和更换神经网络增加网络层数成果和收获存在的问题更换网络模型模型一模型二 增加网络层数成果和收获因为Resnet有不同的层数，所以直接在原来网络的基础上进行了修改，出乎意料的是很顺利的完成了。 于是分别采用18-layer、34-layer、101-layer的网络层数进行了对比。 而且我突发奇想将18-layer所有层的参数打开进行了训练，效果emmmm，看下一部分吧，哈哈！实验结果
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2023-09-05 17:47:43
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防止神经网络过度拟合的最常见方法：获取更多训练数据减少网络层数（ capacity of the network）添加权重正则化（ weight regularization/weight decay）添加dropout数据增强（data-augmentation）批量标准化（batch normalization）提前终止（early stoping） dropou
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2023-12-04 13:40:16
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亚像素 英文 Pixel 定义：面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片，其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度？就很难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上，它们之间还有无限的更小的东西存
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2024-01-10 14:33:44
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## 亚像素卷积神经网络（Subpixel Convolutional Neural Network）
### 引言
随着计算机视觉领域的不断发展，亚像素卷积神经网络（Subpixel Convolutional Neural Network，简称Subpixel CNN）被广泛应用于图像超分辨率重建、图像插值和图像增强等任务中。本文将介绍亚像素卷积神经网络的原理、应用场景以及代码示例，帮助读
原创
2023-09-07 06:16:19
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在面对一个具体问题的时候该确定网络结构呢？到底是不用隐层呢？还是一个隐层？两个隐层或更多？每个层的尺寸该多大？ 首先，要知道当我们增加层的数量和尺寸时，网络的容量上升了。即神经元们可以合作表达许多复杂函数，所以表达函数的空间增加。例如，如果有一个在二维平面上的二分类问题。我们可以训练3个不同的神经网络，每个网络都只有一个隐层，但是每层的神经元数目不同：（更大的神经网络可以表达更复杂的函数。数据是用
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2023-08-11 20:25:39
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Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising摘要-基于判别模型学习的图像去噪方法因其良好的去噪性能而备受关注。在本文中，我们通过研究前馈去噪卷积神经网络(DnCNNs)的构造向前迈进了一步，将非常深入的架构、学习算法和正则化方法融入到图像去噪中。具体来说，利用残差学习和批归一化来加速训练过
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2023-10-27 00:01:44
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什么是亚像素 亚像素(Sub Pixel)： 面阵摄像机的成像面以像素为最小单位，像素中心之间的距离有几个至十几个
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2023-03-27 07:22:16
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Q1：有多少参数需要优化？ 在该神经网络中，包含 1 个输入层、 1 个隐藏层和 1 个输出层，该神经网络的层数为 2 层。在该神经网络中， 参数的个数是所有参数 w 的个数加上所有参数 b 的总数， 第一层参数用三行四列的二阶张量表示（即 12 个线上的权重 w） 再加上 4 个偏置 b； 第二层参数是四行两列的二阶张量（ 即8 个线上的权重 w） 再加上 2 个偏置 b。总参数 = 3*4+4
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2024-04-08 22:19:39
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第四章–增强八股搭建神经网络 本讲目标： 用增强八股搭建神经网络。参考视频。 增强八股搭建神经网络0.回顾八股0.1-回顾六步法1.数据增强，扩充数据集1.1-API: tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator1.2-数据增强可视化2.断点续训，存取模型2.1-读取模型2.2-保存模型3.参数提取3.1-设置输出格式：np.set_poin
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2023-10-17 23:31:51
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前些日子，怀着对神经网络的无限向往，买了《Python神经网络编程》（为什么买它，决策过程已经忘了0.0），经过几天‘刻苦‘的钻研（主要是python库，numpy和scipy的一系列方法，各种百度），在彻底了解了神经网络的基本原理后，感觉基础的神经网络有点鸡肋（神经网络可以有多种，例如卷积神经网路等等），基础的神经网络主要建立在大量数据训练的基础上，从数据集之中提取相关特征保存在矩阵之中（以我目
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2023-09-08 11:19:27
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目标分类基本框架1. 数据准备数据来源--现有数据集的子集；网络采集；现有数据人工标注http://deeplearning.net/datasets/数据扩充--作用----增加训练的数据量，提高模型的泛化能力，增加噪声数据，提升模型的鲁棒性数据增强可以分为两类，一类是离线增强，一类是在线增强离线增强 ： 直接对数据集进行处理，数据的数目会变成增强因子 x 原数据集的数目 ，这种方法常常用于数据
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2024-04-25 12:00:55
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目录卷积神经网络1.输入层2、卷积层(Convolution Layer)3、池化层(Pooling Layer)4、全连接层5、Softmax层AI研习社—猫狗大战结果展示 卷积神经网络卷据神经网络由五部分组成1.输入层在处理图像的CNN中，输入层一般代表了一张图片的像素矩阵。可以用三维矩阵代表一张图片。三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的色彩通道。比如黑白图片的深度
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2023-12-26 11:50:08
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8、神经网络模型的实现8.1拟合神经网络参数的代价函数L:神经网络的层数:神经网络第l层的单元数 K：输出层的单元数。通常，只有两个类别时，K=1（0和1两种情况）;多个类别时，k>=38.2反向传播算法前向传播，计算出预测值表示第l层第j个单元的误差，从后往前计算出除输入层以外单元的误差点乘（·*）： 对应的是矩阵中元素的相乘各单元误差计算更直观展示反向传播的直观展示 反向传播涉及一个链式
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2024-04-23 09:38:02
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计算机视觉一般的计算机视觉问题包括以下几类：图片分类（Image Classification）；目标检测（Object detection）；神经风格转换（Neural Style Transfer）。输入可能会非常大之前处理的是64*64*3的图片，但是一张 1000x1000x3 的图片，神经网络输入层（第0层）就是300W个神经元，更别说 W 非常大。导致：神经网络结构复杂，数据量相对较少
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2023-10-12 13:10:13
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近段时间需要用到亚像素卷积的知识，因此上网查阅了论文和资料，此文是根据网上的博文以及相关论文，依据个人的理解整理而来。总而言之，拾人牙慧而已。 Content1 亚像素的定义1.1 亚像素理解1.2 何谓亚像素？1.3 何谓亚像素精度？2 图像处理中的sub-pixel是什么意思？3 PixelShuffle参考文献 1 亚像素的定义下面的内容引自1-21.1 亚像素理解在相机成像的过程中，获得的
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2024-01-17 05:52:02
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今天，我们介绍一下关于计算机视觉领域数据增强的一些常用的方法。一、前言1. 为什么需要数据增强一般而言，比较成功的神经网络需要大量的参数，许许多多的神经网络的参数都是数以百万计，而使得这些参数可以正确工作则需要大量的数据进行训练，而实际情况中数据并没有我们想象中的那么多2. 数据增强的作用) 增加训练的数据量，提高模型的泛化能力) 增加噪声数据，提升模型的鲁棒性3. 如何获得大量的数据) 第一种方
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2024-01-31 10:02:37
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前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后！！！ 概述：人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题， 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数， 并使用该函数进行预测， 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过
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2024-03-07 14:21:22
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零基础，手把手教你第一个神经网络，只需三步！这篇文章只是为你扫清障碍代码还是要自己打一遍，才会发现各种报错。参数要自己调试一遍。才能体会神经网络的神奇。准备工作：1、第一个人工神经网络实现目标：识别数字，让计算机学会识别如下数字，2、数据集：需要下载train set和test set两个数据集。数据分析：每一行代表一个手写数字。每行第一列是这个数字的值，从第二列开始代表像素值。3、编程语言pyt
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2023-10-29 21:55:25
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关键字：python、pybrain、神经网络时间：2016年12月前言pybrain，一个基于python的神经网络库。代码# -*- coding: utf-8 -*-
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
from pybra
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2023-07-02 14:28:57
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