学了一段深度学习，最近学了tensorflow，所以想自己去根据教程写一个简单的卷积神经网络。CNN：卷积神经网络的实现一个卷积神经网络的结构一般是由输入-->卷积-->池化-->卷积-->池化-->............-->全连接-->全连接-->输出，这样的一层层构建起来的网络。本代码构建了一个含有两个卷积层，两个池化层和两个全连接层的网络，
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2023-11-27 09:45:07
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1、卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为一个深度学习架构被提出的最初诉求，是降低对图像数据预处理的要求，以及避免复杂的特征工程。CNN不需要将特征提取和分类训练分开，它在训练的时候就自动提取了最有效的特征。 CNN最大的特点是卷积的权值共享结构，可以大幅度减少神经网络的参数量，防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度。一个卷积神
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2023-11-27 21:33:48
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一 Tensorflow的游乐场及其神经网络的简介 此块，我们将通过Tensorflow的游乐场来快速的介绍神经网络的主要功能。Tensorflow游乐场的链接如下所示：https://playground.tensorflow.org，这是一个可以通过网络浏览器就可以训练的简单的神经网络，并可以实现可视化训练过程的工具。其具体的截图如下所示：&
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2023-12-20 06:47:02
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从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！注意：本文只针对batch_size=1,padding='SAME'，stride=[1,1,1,1]进行实验和解释，其他如果不
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2024-01-02 20:24:47
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深度学习-卷积神经网络TensorFlow卷积神经网络卷积和神经网络卷积层TensorFlow中卷积层的实现池化层TensorFlow实现池化层TensorFlow实现简单的卷积神经网络 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构，因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果，这一种技术也被广泛的传
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2024-03-31 19:04:09
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总结下训练神经网络中最最基础的三个概念：Epoch, Batch, Iteration。1.名词解释epoch：训练时，所有训练数据集都训练过一次。batch_size：在训练集中选择一组样本用来更新权值。1个batch包含的样本的数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。 网络较小时选用256，较大时选用64。iteration：训练时，1个batch训练图像通过网络训练一次（一
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2023-09-22 21:36:43
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前言上一节了解了一些基本的原理，这一节学习代码。卷积神经网络 这是卷积神经网络的结构图，可以看到一般基本的流程就是： 卷积——>池化——>卷积——>池化——>全连接层——>输出代码结构导入tf包等，加载数据集：import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_da
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2023-08-07 08:50:28
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1.概述定义：卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。卷积层（convolutional layer）：对输入数据应用若干过滤器，一个输入参数被用
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2023-11-27 10:02:00
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卷积神经网络想必大家都不陌生，这里之前很早写的卷积神经网络的程序，拿出来和大家分享一下 卷积神经网络的tensorflow实现WhatHow主文件：Convolutional_Neural_Network.py导入其他定义支持文件：cnn_define.pycnn_layer2add_layer_5x5conv2d_conventionalmax_pool_2x2_nonrepeat其他定义结果与
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2023-12-07 15:17:41
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在本博文中，我们将利用Tensorflow构建一个卷积神经网络，还是以使用为主，如果对卷积神经网络有不明白的，可以先去网上查找资料，或者评论我。我们构建一个六层网络，其中一个输入层，两个卷积层，两个池化层和一个输出层。第一，我们需要定义一些卷积核# 定义第一个卷积层 w_layer_1，其中3*3表示卷积核的尺寸，1表示channel的数量，32表示输出的通道数量
w_layer_1 = init
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2023-11-12 09:38:48
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毕业设计的时间来了，想整点厉害的东西，最近机器学习的一些操作把我惊艳到了，我决定开发一个表情识别系统
首先是框架的决定，我最开始在网上搜都是tensorflow，后来才发现pytorch是现在的主流，但是没办法，选了就得认真学这是官方的对于tensorflow的说法TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示
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2024-06-14 22:07:48
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卷积神经网络卷积卷积函数池化池化函数实现卷积神经网络的简例（Cifar-10数据集分类） 相对于全连接神经网络而言，卷积神经网络相对进步的地方是卷积层结构和池化层结构的引入。卷积核类似于全连接神经网络中的权重系数。 卷积卷积的重要特性：稀疏连接：通过将卷积核大小限制为远小于输入的大小来达到，与全连接神经网络相比降低了参数数量。卷积运算的稀疏连接借鉴了感受野的概念，因为图像的空间联系也是局部的像
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2024-03-25 15:18:47
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# coding=utf-8
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import argparse
import sys
import tempfile
from tensorflow.examples.tutori
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2024-03-28 16:50:29
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# TensorFlow搭建卷积神经网络
## 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域中广泛应用的深度学习模型。它的特点是能够自动从图像中提取特征，并进行高效的分类和识别。TensorFlow是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的API和工具，方便我们构建和训练卷积神经网络。
本文将介绍如何使用TensorF
原创
2023-10-13 08:05:39
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直接上代码进行分析：""" Convolutional Neural Network.Build and train a convolutional neural network with TensorFlow.This example is using the MNIST database of handwritten digits(http://yann.lecun.com/ex...
原创
2021-07-12 11:48:09
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1.防止
原创
2022-10-13 09:45:18
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TensorFlow搭建CNN卷积神经网络该教程采用TernsorFlow搭建CNN卷积神经网络，并利用MNIST数据集进行数字的手写识别 数据结构mnist原始图片输入，原始图片的尺寸为28×28，导入后会自动展开为28×28=784的list tensor : shape=[784]卷积层输入input_image: shape=[batch, height, width, channels]
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2024-01-05 23:31:14
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设置神经网络结构（向前传播）#coding:utf-8
import tensorflow as tf
IMAGE_SIZE = 28
NUM_CHANNELS = 1
CONV1_SIZE = 5
CONV1_KERNEL_NUM = 32
CONV2_SIZE = 5
CONV2_KERNEL_NUM = 64
FC_SIZE = 512
OUTPUT_NODE = 10
# 初始化神经元
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2023-09-01 22:02:00
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## 构建多层卷积神经网络
softmax模型在MNIST上只有91%正确率，而卷积神经网络会达到大概99.2%的准确率，还是比较让人满意。
### 权重初始化
为了创建这个模型，我们需要创建大量的权重和偏置项。这个模型中的权重在初始化时应该加入少量的噪声来打破对称性以及避免0梯度。由于我们使用的是ReLU神经元，因此比较好的做法是用一个较小的正数来初始化偏置项，以避免神经元节点输出恒为0的问题（
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2023-12-26 16:55:59
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目录1. 背景知识1.1 CNN(卷积神经网络)结构介绍1.2 卷积层1.3 Pooling池化层1.4 经过一次卷积与池化的结果1.5 Flatten1.6 注意Filter的维度1.7 补充：1x1卷积1.8 CNN学到了什么2. 作业描述3. 数据预处理4. 在train set 上训练，参考val set上的结果调参5. 在总的训练集上训练 1. 背景知识1.1 CNN(卷积神经网络)结
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2023-11-26 10:06:25
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