深入理解时空图卷积（ST-GCN）整体描述空间上的图卷积举个例子回归ST-GCN时间上的卷积 前言：本文试图从代码角度解读ST-GCN（不包含图卷积理论知识），希望对研究行为识别的同学有所帮助，不正确的地方请指正。 整体描述Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition ST-
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2024-09-24 19:20:17
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本文内容来自名为convolutional networks for images, speech, and time-series的论文 作者：Yann LeCun, Yoshua Bengio由于BP网络在复杂、高维、非线性上强大的学习分类能力，被广泛应用于图像识别、语言识别等领域。在、在传统有模式识别的模型中，通常是先用一个人工设计的特征提取器从输入中提取相
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2024-05-10 08:43:48
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一直在接触卷积神经网络，今天就说一下为什么会有卷积，卷积会带来什么好处和CNN中如何使用卷积。为什么会有卷积（这里主要解释下卷积具有什么意义，为什么人们会想到卷积。有些人一提到卷积可能首先想起来的是局部连接、参数共享呀等等，这些只是它带来的好处。如果一个方法对于我们的问题本身没有什么意义，即使它会带来一大堆的好处人们应该也是不会去使用的。）19世纪60年代，科学家通过对猫的视觉皮层细胞研究发现，每
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2023-12-01 08:39:38
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1.卷积层与全连接层的区别：密集连接层和卷积层的根本区别在于，Dense 层从输入特征空间中学到的是全局模式。（比如对于 MNIST 数字，全局模式就是涉及所有像素的模式），而卷积层学到的是局部模式（见 图 5-1），对于图像来说，学到的就是在输入图像的二维小窗口中发现的模式。2.卷积层的有趣性质：3.卷积的两个参数：4.卷积的计算过程：5.最大池化通常使用2×2 的窗口和步幅2，其目 的是将特征
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2023-10-07 21:33:46
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参考论文：An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling参考链接：序列建模之时间卷积网络TCN - 杨镒铭的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/41987775TCN时间卷积网络 - 剪水作花飞的文章 - 知乎 https
文章目录前言：序列的卷积与卷积和的区别一、卷积和运算1、卷积和运算步骤1.1、翻褶：1.2、移位：1.3、相乘：1.4、相加：2、卷积和计算2.1、图解加上解析的方法2.2、对位相乘相加法2.3、列表方法2.4、用向量-矩阵乘法进行卷积计算 前言：序列的卷积与卷积和的区别卷积和是一个值，而卷积是一个过程。类似于行列式和矩阵（可能不怎么准确）。一、卷积和运算1、卷积和运算步骤1.1、翻褶：选哑变量
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2023-10-15 11:05:03
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三种卷积网络的模型1 LeNet-51.1 出现最开始的是LeNet网络，LeNet包含两个卷积层，2个全连接层，共计6万个学习参数。且在结构上与现代的卷积神经网络十分接近。在LeNet的基础上，构建了更加完备的卷积神经网络LeNet-5并在手写数字的识别问题中取得成功 。LeNet-5沿用了LeCun (1989) 的学习策略并在原有设计中加入了池化层对输入特征进行筛选 。LeNet-5及其后产
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2023-10-16 00:09:41
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27 图像卷积操作opencv知识点：均值卷积 - blur
边缘处理方式 - BorderTypes
本课所解决的问题如何理解卷积？如何理解图像卷积？如何实现对图像的均值卷积？1.图像卷积 - 上篇引用文章：（非常感谢这两篇博客，受益匪浅）什么是图像卷积图像的卷积与意义
卷积与图像卷积卷积首先我们先说一下卷积卷积一词最开始出现在信号与线性系统中，其物理意义是描述当信号激励一个线性时不变系统后发生
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2023-10-16 09:29:39
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卷积神经网络概述Hitton，被称为“AI教父”，他对人脑非常的好奇，学习生理学，解刨大脑以了解其工作方式，还学了心理学，最后，他决定使用计算机科学来模拟大脑的工作，并进入人工智能领域，开始了40余年的研究生涯。 因为背部受伤，Hitton站立工作了10多年。2006年，随着计算机算力的提升和大数据的积累，Hitton所研究的多层神经网络取得巨大进展，他将多层神经网络命名为深度学习。深度学习的快速
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2023-12-12 12:02:20
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目录1、网络结构2、各层详解1）卷积层（conv）A、概念解释B、实现过程C、多维输入数据计算D、卷积层代码实现2）池化层（pooling）A、实现过程B、池化层代码实现3）激活层A、sigmoid函数B、阶跃函数C、relu函数4）affine层5）dropout层6）softmax-with-loss层A、损失函数介绍B、softmax-with-loss层结构介绍C、代码实现1、网络结构11
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2023-09-14 17:48:58
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前言 卷积神经网络发展非常迅速，应用非常广阔，所以近几年的卷积神经网络得到了长足的发展，下图为卷积神经网络近几年发展的大致轨迹。 1998年LeCun提出了 LeNet，可谓是开山鼻祖，系统地提出了卷积层、 池化层、全连接层等概念。2012年Alex等提出 AlexNet，提出 一些训练深度网络的重要方法或技巧，如 Dropout、ReLu、GPU、数据增强方法等，随后各种各样的深度卷积神经网
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2023-11-24 22:52:10
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# Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测
## 引言
时间序列预测是数据科学中的重要任务之一。它涉及预测未来一段时间内的数据趋势和模式，可以应用于各种领域，例如金融、交通、气候等。传统的时间序列预测方法包括ARIMA、SARIMA等，但它们对于长期依赖性的建模能力有限。而卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了巨大成功，因此将其应用于时间序列预测也具有潜力。
本文将介绍一种
原创
2023-09-12 06:18:08
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TensorFlow实现卷积神经网络 一 本节课程介绍 1.1 知识点 1、卷积神经网络介绍； 2、TensorFlow实践CNN网络；二 课程内容 2.1 卷积神经网络基本介绍 卷积神经网络是一种使用卷积结构构建的神经网络模型，其特点是局部感知、权值共享，池化减少参数和多层次结构。 其基本结构包括输入层、卷积层、降采样和全连接输出层。其中每一层都由卷积核对图像进行卷积计算，将计算到的矩阵称称为特
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2024-01-29 08:46:03
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前言卷积神经网络（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（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计
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2023-08-08 09:50:24
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深度神经网络是如何训练的？Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程-Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。后来看了LiFeiFei的Sta
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2023-09-13 07:19:20
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目录1. 整体结构2. 卷积层全连接层存在的问题卷积运算3维数据的卷积运算批处理3. 池化层4. 卷积层和池化层的实现卷积层池化层的实现5. CNN的实现6. CNN的可视化第1层权重的可视化基于分层结构的信息提取7. 具有代表性的CNNLeNetAlexNetCNN被用于图像识别、语音识别等各种场景1. 整体结构CNN通过组装层来构建，新出现了卷积层（Convolution层）和池化
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2023-12-14 22:38:03
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# 卷积网络（Convolutional Neural Network）介绍与Python代码实例
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的神经网络架构。它在计算机视觉和图像识别领域受到广泛应用，并且在许多其他领域也表现出色。本文将介绍卷积网络的基本概念以及如何使用Python实现一个简单的卷积神经网络。
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原创
2024-04-19 06:12:53
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不同神经网络结构各有所长。本文主要介绍如何在Python中使用TensorFlow和Keras构建卷积神经网络。 卷积神经网络是过去十年中深度学习成为一大热点的部分原因。今天将使用TensorFlow的eager API来训练图像分类器，以辨别图像内容是狗还是猫。人工神经网络在许多领域都展现出了其强大功能，最近已经应用到很多行业中。然而，不同深度学习结构各有以下优势：· 图像分类(卷
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2024-04-15 13:48:44
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1 卷积的思维原形 对于具有线性和时不变性的连续时间系统或者离散时间系统，我们在进行信号处理的时候，一个基本的思路就是将原始的时间信号分解成一组基本信号。但问题是我们如何选择一组基本信号，很显然的一点就是我们选择的基本信号要有利于我们后续进行信号分析。为此，产生了两种信号的分解方式：一类是将输入信号分解成复指数（complex exponential）的线性组合，这种方式对应于傅里叶变换(FT)
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2024-01-23 11:22:26
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卷积神经网络一、图片的识别过程：二、卷积神经网络解决了两个问题三、基本结构1.卷积层2.池化层3.ReLU 激活层单层卷积神经网络4.全连接层四、卷积神经网络流程五、卷积神经网络算法过程六、(代码)卷积神经网络---手写数字模型 一、图片的识别过程：1.特征提取-CNN自动提取（卷积层） 2.提取主要特征（池化层） 3.特征汇总 4.产生分类器进行预测识别（全连层）1.传统神经网络处理图片-全连
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2023-06-25 09:53:42
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