DeepLearning tutorial(5)CNN卷积神经网络应用于人脸识别(详细流程+代码实现)@author：wepon本文代码下载地址：我的github本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5的CNN模型，应用于olivettifaces人脸数据库，实现人脸识别的功能，模型的误差降到了5%以下。本程序只是个
卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）:至少在网络中的一层使用卷积运算来代替一般矩阵运算的神经网络。结构类似人类或动物的视觉系统的人工神经网络，通常包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully-connected Layer）。1、卷积运算 上面两种分别是
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2023-10-09 13:51:56
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文章目录python中的卷积一. scipy.signal.convolve方法二. numpy.convolve方法 python中的卷积一. scipy.signal.convolve方法两个N维数组的卷积，两个数组的维度必须相同！！！https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.convolve.html
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2023-06-30 10:35:03
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# 手写实现卷积网络的Python示例
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习的重要组成部分，特别是在处理图像数据时。与传统的全连接神经网络相比，卷积网络通过卷积层提取特征，显著减少了参数数量，提高了学习效率。在本篇文章中，我们将手写实现一个简单的卷积神经网络，并提供相关的代码示例。
## 卷积神经网络的基本概念
卷积网络通常由以下几
原创
2024-09-23 06:58:02
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卷积神经网络经典案例，手写数字识别代码详解，注释之处如有错误，欢迎指正from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
#初始化权重函数
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape,stdd
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2024-01-08 13:32:08
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卷积操作主要针对图像进行运算，我们常见的RGB即为三通道的二维图像，那么就可以通过一个一维数组存储所有的数据，
原创
2024-08-07 14:35:19
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手写体数字很熟悉吧，来自经典的Mnist数据集，我在不同阶段训练过这个数据集：不会神经网络时我用keras简单搭建全连接神经网络；学会深层神经网络原理后，我不用TensorFlow/Pytorch深度学习框架，手工搭建DNN；学习了TensorFlow的基本操作后，我用tf搭建了全连接神经网络。 回顾我做过的这些工作，让我对Mnist数据集有了较深的理解。然而纵观我实现这个训练过程的方式，仅仅用到
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2024-01-14 19:56:15
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import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
class Conv2D(nn.Module):
def __init__(self,kernel_size):
super().__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.rand(ke
原创
2023-08-05 18:04:27
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1. 问题描述绘制卷积示意图时，通常需要计算卷积结果。单通道的卷积计算过程如下图所示，卷积核在特征图上不断滑动，卷积核与其覆盖的特征图区域逐点相乘并求和。当特征图和卷积核尺寸很小时，手动计算还是可行的。 3x3 的特征图和 2x2 的卷积核计算卷积，其实只需要进行 4 次乘积加和的操作。 那么，如果想要计算尺寸大一点的特征图和卷积核的结果时，还是这么简单吗？ 5x5 的特征图和 3x3 的卷积核做
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2023-07-28 12:38:55
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import os
import sys
import numpy as np
import numpy
#
def conv_(img, conv_filter, stride = 1):
"""
img: wxh 二维图像
conv_filter: kxk 二维卷积核(eg. 3x3)
"""
filter_size = conv_filter.sh
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2023-07-21 16:23:40
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Python 中可以使用 numpy 库来实现卷积操作。具体方法为使用 numpy.convolve() 函数，该函数的第一个参数为被卷积的信号，第二个参数为卷积核(也叫滤波器)。示例如下：import numpy as np
signal = [1, 2, 3]
kernel = [0, 1, 0.5]
result = np.convolve(signal, kernel)
print(
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2023-07-01 13:41:14
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一、卷积码(convolution code)卷积码是一种差错控制编码，由P.Elias于1955年发明。因为数据与二进制多项式滑动相关故称卷积码。卷积码在通信系统中应用广泛，如IS-95，TD-SCDMA，WCDMA，IEEE 802.11及卫星等系统中均使用了卷积码。以（n,k,m）或者（n,k,L）来描述卷积码，其中k为每次输入到卷积编码器的bit数，n为每个k元组码字对应的卷积码输出n元组
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2024-07-25 09:28:39
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手写识别的应用场景有很多，智能手机、掌上电脑的信息工具的普及，手写文字输入，机器识别感应输出；还可以用来识别银行支票，如果准确率不够高，可能会引起严重的后果。当然，手写识别也是机器学习领域的一个Hello World任务，感觉每一个初识神经网络的人，搭建的第一个项目十之八九都是它。我们来尝试搭建下手写识别中最基础的手写数字识别，与手写识别的不同是数字识别只需要识别0-9的数字，样本数据集也只需要覆
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2023-10-13 12:23:51
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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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本人最近在进行CNN神经网络的前向传播相关工作，其中用到了卷积操作，因此对Python自带的卷积函数进行简单了解，以方便自己的使用。1、函数一：tf.nn.convolution(input, filter, padding, strides=None,dilation_rate=None,name=None,data_format=None)测试代码如下：import tensorflow as
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2023-05-31 18:57:57
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废话： 上信号与系统后，做实验用Matlab做的卷积，一个函数搞定，但是写实验报告时需要用C语言实现，额，虽说原理不难，实现起来浪费了我好久时间一、卷积公式Y(n)=x(n)h(n)=∑x(i)h(n-i)先用Matlab演示卷积，后面以这个为例。a=[1,2,3,4]
b=[1,2,3]
conv(a,b)
ans =
1 4 10 16 17 12二、对卷积的
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2023-10-16 00:09:17
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## Python图像卷积代码
### 介绍
图像卷积是图像处理中一种常见的操作，通过卷积运算可以实现图像的模糊、锐化、边缘检测等功能。在Python中，可以使用OpenCV库来进行图像卷积操作。本文将介绍如何使用Python代码实现图像卷积。
### 图像卷积代码示例
下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用OpenCV库对图像进行卷积操作。
```python
import
原创
2024-04-08 04:21:39
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Python反卷积是图像处理中的一项重要技术，用于图像的恢复和重建。在本篇文章中，我将向你介绍如何实现Python反卷积代码，并帮助你理解整个过程。
首先，让我们来看一下整个反卷积的流程。以下是一个表格，展示了反卷积的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2 | 读取原始图像 |
| 3 | 对图像进行卷积处理 |
|
原创
2023-08-17 12:33:37
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空洞卷积 Convolution with holes 是在标准的卷积映射（convolution map ）里注入空洞，以此来增加感受野（ reception field），捕获多尺度上下文信息。空洞卷积实际卷积核大小K： &
# 图像卷积与反卷积的基本知识与Python实现
图像处理是计算机视觉领域的重要一环，其中卷积与反卷积（反向卷积）是基础操作，用于特征提取和图像重建。我们将通过Python代码示例来理解这两个概念。
## 什么是卷积？
卷积是一种数学运算，广泛应用于信号处理和图像处理。通过将一个过滤器（或卷积核）应用于图像，可以提取出图像中的特征，例如边缘、纹理等。卷积的结果是一个特征图，反映了卷积核与原图
