1 CNN概述前面搭建的全连接神经网络是最初始的神经网络模型，非常自然的想法。但是并非所有数据都适合用全连接神经网络实现，同时使用全连接的深度模型，其连接数量太大，随着层数的加深，复杂度将呈现指数级的增长趋势。对于图像数据，可以发现使用全连接神经网络训练，将会发现消耗巨大，因为根本没有考虑到图片数据的空间结构，单纯的视为数值数据进行盲目地处理，此时如果将图片上的物体进行旋转、平移和缩放等操作，就会
一维数据的格式化和处理
一、概述
数据组织的维度
一维数据的表示，存储，处理
二、数据组织的维度
2.1 从一个数据到一组数据
2.2 维度：一组数据的组织形式
2.3 一维数据【3.1413, 3.1398, 3.1404, 3.1401, 3.1349, 3.1376】由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织，对应列表、数组和集合等概念
2.4 二维数据：由多个一维数据
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2024-09-18 11:40:00
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Local Response Nomalization在前面文章中采用softmax完成了无隐藏层的浅层神经网络，用于对mnist数据集（）分类，通过1000次迭代，识别率大于90%。本篇文章采用cnn搭建来实现对mnist数据集的分类，增加了卷积运算。参看书籍《tensorflow实战》 1.卷积神经网络 CNN最大的特点就是在于卷积的权值共享，利用空间结构减少学习的参数量，防止过拟合的同时
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2024-04-08 22:20:03
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正如上一篇文章所述，CNN的最后一般是用于分类是一两个全连接层，对于前面池化层输出的二维特征图是怎么转化成一维的一个向量的呢？从上图的结构中可以看到，最后两层是两个矩形，也就是一维向量，以MNIST手写数据集为例，上层输出的特征图（Feature Map）为14*14*64大小，经过一个全连接层（这里第一个全连接层的神经元设置为1024个）之后，变成了1*1024的向量。为什么维数降低了呢？别忘了
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2023-12-26 21:03:52
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正则化逻辑回归题目：你是工厂主管，你有一些芯片在两次测试的结果，你需要决定它们是否合格，你手里有之前的结果，现在需要构建一个逻辑回归模型进行预测代码：1. 读取数据import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
path = 'ex2data2.txt'
df = pd.read_csv(path, h
参考：卷积层 —— Conv1D层1. Conv1D 层1.1 语法keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glo
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2023-12-03 13:39:43
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对于CNN输入的数据，常见的有三种处理方式： 1.Mean subtraction. 将数据的每一维特征都减去平均值。在numpy 中 X -= np.mean(X, axis = 0) 2.Normalization 归一化数据，使数据在相同尺度。 在numpy 中 X /= np.std(X
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2023-11-14 10:03:04
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AlexNet 网络结构：VGG ： conv3x3、conv5x5、conv7x7、conv9x9和conv11x11，在224x224x3的RGB图上（设置pad=1，stride=4，output_channel=96）做卷积，卷积层的参数规模和得到的feature map的大小如下：卷积神经网络基本计算原理http://m.elecfans.com/article/691826.html大
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2024-03-23 15:26:31
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AlexNet网络在2012年内的ImageNet比赛中脱颖而出，性能大幅超越传统基于SVM等算法。其作者是多伦多大学的Alex Krizhevsky，因此网络命名为AlexNet网络。当然站在现在看AlexNet网络，它的很多trick也被运用广泛，但毕竟在当年还没有框架的年代能达到一定的效果，也是非常的不容易。【网络结构】 图1 AlexNet网络结构图
上图分为上下两个部分，每个部分
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2024-08-08 11:37:11
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Keras中有一个层是Flatten层，这个层可以把二维的图片转换成一维的数据，因此不需要单独做处理，而是在做完各种数据预处理后，用这个平层，把二维的数据处理成一维。Keras模型中有对数据进行分类，首先不是一定需要把所有的图片都处理成正方形，长方形的图片一样可以进行各种处理，另外，压缩成小的图片是为了处理量小，快速方便，而不是因为一定要这么做，如果资源够的话，那么就用原图也可以。神经网络层的输入
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2024-04-07 20:19:21
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目录1 多输入通道--单输出通道2 多输出通道3
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2024-05-07 19:15:14
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一维CNN网络模型Pytorch的实现和调优
一维卷积神经网络（1D CNN）通常用于处理时间序列数据或序列数据，它能够在局部邻域内学习特征，并在整个序列上进行特征提取。在本文中，我将详细记录如何在Pytorch框架中实现一维CNN网络模型，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及排错指南。以下是整理的内容。
## 环境准备
在开始之前，确保我的开发环境是正确配置的。以下是软
目录1 EXCEL里的表，从空间上来看都是二维的2 EXCEL表里的一维表，二维表概念（仅是EXCEL的概念！）2.0 属性的两种描述方式2.1 什么是一维表？2.2 什么是二维表？2.3 所谓一维表和二维表的互相转换3 例子3.1 例子13.2 例子21 EXCEL里的表，从空间上来看都是二维的从空间的占用形式来看，EXCEL本身就是一个平面软件，EXCEL里的所有表格，即使只有1行，
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2024-06-10 09:48:42
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1.算法描述
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 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-
原创
2023-04-05 10:40:23
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一维搜索方法本文将介绍一维搜索方法，即寻找一元单值函数的极小点问题。其中包括黄金分割法、斐波那契数列法等，还将介绍在多维搜索算法中一维搜索方法所发挥的作用。一维问题也就是指目标函数为一元单值函数的优化问题，一维问题的求解方法统称为一维搜索方法，也称为线性搜索方法。一维搜索方法的重要性体现在以下两个方面：一维搜索方法是多变量问题求解方法的特例一维搜索方法是多变量问题求解算法的一部分在通过当前迭代点和
# Python一维CNN：简介与实现
卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习模型，广泛应用于图像处理、自然语言处理和时间序列分析等领域。尽管二维卷积神经网络（2D CNN）大受欢迎，但一维卷积神经网络（1D CNN）在处理一维数据（如时间序列、文本等）方面同样表现出色。本文将介绍一维CNN的基本概念、如何使用Python实现一维CNN模型，并通过示例代码与可视化技术，让你更直观地理解。
1.AlexNet主要用到新技术点如下：（1）成功使用ReLU作为RNN激活函数，成果解决了Sigmoid的梯度弥散问题。（2）训练时使用了Dropout，避免了过拟合。（3）在CNN中使用重叠的最大池化。提过了补偿比池化核尺寸小，这样池化层输出之间有重叠和覆盖，提高了特征的丰富性。（4）提出了LRN层，增强了模型的泛化能立。（5）使用CUDA加速深度卷积网络的训练。（5）数据增强，随机从256x
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2024-08-14 08:28:34
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MATLAB一维、二维、三维 标量函数绘图1. 一维标量绘图plot2. 二维、三维标量绘图2.1. mesh函数标量绘图2.2. surf函数标量绘图2.3. contour（x,y,z）与contour3(x,y,z)函数绘制等高线2.4. pcolor(x,y,c)绘制伪彩图2.5. slice(x,y,z,v,xi,yi.zi)绘制切片图2.6. NaN进行裁剪 绘图可以将抽象的公式转
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2024-10-08 09:58:36
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1.Numpy数组numpy的数组只能存放同一种数据类型,使用的方式和Python列表类似1.1 声明:1 import numpy as np
2 countries = np.array([
3 'Afghanistan', 'Albania', 'Algeria', 'Angola', 'Argentina',
4 'Armenia', 'Australia', 'Au
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2024-05-29 12:32:34
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三、Python数据分析基础库Numpy1、数组、Numpy1）数组一维的数据称为向量集合
集合中的元素不要求是相同的类型元组
元组中的元素也不要求是相同的类型列表
列表中的元素可以是不同的类型一维数组
数据会将输入的数据转换为一致的数据类型数组计算的速度较其他类型都快二维的数据称为矩阵矩阵多组一维数据组合就是二维数据数据库表格和Excel表格是最常见的二维
