【卷积神经网络】第26页

多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测

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机器学习之心·2023-11-08 09:34

卷积神经网络中多通道卷积

卷积神经网络中的多通道数据卷积结果的一些思考输入层有多少个通道，滤波器就要有多少个通道，但是滤波器的数量是任意的，滤波器的数量决定了卷积后featuremap的通道数。

nwsuaf_huasir·2023-11-08 06:34

深度学习入门（二十五）卷积神经网络——多输入多输出通道

深度学习入门（二十五）卷积神经网络——多输入多输出通道前言卷积神经网络——填充和步幅课件多个输入通道多个输出通道多个输入和输出通道1×1卷积层二维卷积层总结教材1多输入通道2多输出通道31×1卷积层4小结前言核心内容来自博客链接

澪mio·2023-11-08 06:02

卷积神经网络 -多输入多输出通道

文章目录多输入多输出通道1-多输入通道2-多输出通道3-1*1卷积层4-小结多输入多输出通道每个RGB输入图像具有3∗h∗w3*h*w3∗h∗w的形状。我们将这个大小为3的轴称为通道（channel）维度。在本节中，我们将更深入地研究具有多输入和多输出通道的卷积核1-多输入通道importtorchfromd2limporttorchasd2ldefcorr2d_multi_in(X,K):#先遍

未来影子·2023-11-08 06:30

关于卷积神经网络的填充（padding）

认识填充（padding）随着卷积层数的加深，输出进一步缩小，那么最终会导致输出很快就只剩下1∗1的数组，这也就没办法继续计算了，所以提出了填充的方法来方便网络的进一步加深。其实填充的原因有两点：不填充会导致图像逐渐变小，使网络深度无法达到很深；不填充会导致边缘和角落的像素学习不充分，被覆盖的次数不多。第二点的意思是指例如上图中的例子，输入数组的四个顶点：1,3,7,9在进行的四次卷积运算中，只被

GarsonW·2023-11-08 06:28

关于卷积神经网络的步幅（stride）

认识步幅（stride）卷积核从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动，我们将每次滑动的行数和列数称为步幅。计算步幅假设输入的形状n∗n，卷积核的形状为f∗f，填充大小为p，步幅大小为s，输出的高和宽均为((n+2p−f)/s)+1。这里可以看到，当参数选择的不恰当时，会造成输出形状计算得出不是整数，所以这里的参数选择需要比较小心。如何调用Pytorch中的步幅n

GarsonW·2023-11-08 06:28

关于卷积神经网络的池化层（pooling）

了解池化层池化层又称“下采样层”或“子采样层”，池化层可以大大降低特征的维度，减少计算量，同时可以避免过拟合问题。顾名思义，最大池化层就是从输入的矩阵中某一范围内，选择最大的元素进行保留；平均池化层就是将输入的矩阵中某一范围内的数求平均值，再进行保留；最小池化层是从输入的矩阵中某一范围内，选择最小的元素进行保留。这里需要注意的一点是，池化层对每个输入通道分别池化，而不是像卷积层那样将各通道的输入按

GarsonW·2023-11-08 06:54

关于卷积神经网络的多通道

多通道输入当输入的数据包含多个通道时，我们需要构造一个与输入通道数相同通道数的卷积核，从而能够和输入数据做卷积运算。假设输入的形状为n∗n，通道数为ci，卷积核的形状为f∗f，此时，每一个输入通道都应该分配一个形状为f∗f的卷积核，所以卷积核的形状可以表示为ci∗f∗f。从上图的实例中可以看出，多通道输入的计算方法就是单独计算每个通道中卷积的结果，再将不同通道得到的结果对应相加到一个通道，得到输出

GarsonW·2023-11-08 06:24

PyTorch学习（八）--卷积神经网络基础

教程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1EE411j78F这篇文章的所有图片和代码均来自教程的PPT1、背景我们输入的图像有三个维度：C(通道数)，W（宽），H（高）。当我们把图像横向展开，变成一维的时候，两个空间上挨着特别近的点，比如（0，3）和（1，3）本来是竖向挨着的，就会距离很远，因为会间隔（0，3）以后（1，3）之前的所有点，所以在做全连接模型的时候

陈同学爱吃方便面·2023-11-08 05:30

理解卷积神经网络中的输入与输出形状 | 视觉入门

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达译者|VK来源|TowardsDataScience即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状

小白学视觉·2023-11-08 05:25

CNN-卷积神经网络

一、基本的神经网络结构神经网络其实就是按照一定规则连接起来的多个神经元，输入向量的维度和输入层（InputLayer）神经元个数相同，分类问题的类别个数决定输入层（OutputLazyer）的神经元个数。第N层的神经元与第N-1层的所有神经元连接，称为全连接，输入层和输出层之间的层叫做隐藏层（HIddenLayer），因为它们对于外部来说是不可见的，层与层的每条连接上都有一个权值。然而，用全连接神

学AI的同学·2023-11-08 05:21

人工智能-卷积神经网络之多输入多输出通道

多输入多输出通道每个图像的多个通道和多层卷积层。例如彩色图像具有标准的RGB通道来代表红、绿和蓝。但是到目前为止，我们仅展示了单个输入和单个输出通道的简化例子。这使得我们可以将输入、卷积核和输出看作二维张量。当我们添加通道时，我们的输入和隐藏的表示都变成了三维张量。例如，每个RGB输入图像具有3×ℎ×w的形状。我们将这个大小为3的轴称为通道（channel）维度。本节将更深入地研究具有多输入和多输

白云如幻·2023-11-08 05:44

卷积神经网络中 6 种经典卷积操作

深度学习的模型大致可以分为两类，一类是卷积神经网络，另外一类循环神经网络，在计算机视觉领域应用最多的就是卷积神经网络（CNN）。

金戈鐡馬·2023-11-08 01:14

什么GAN生成对抗网络？生成对抗网络可以干什么？

神经网络分很多种，有普通的前向传播网络，有分析图片的CNN卷积神经网络，有分析系列化数据比如语言、文字的RNN循环神经网络，这些神经网络都是用来输入数据，得到想要的结果，我们看中的是这些神经网络中很好地将数据与结果通过某种关系联系起来

花落指尖❀·2023-11-07 23:52

10 行代码即可检测脸部情绪

在卷积神经网络的帮助下，我们可以根据一个人的图像或实时视频来识别他的情绪。FacialExpressionRecognition是一个Python库，可用于以更少的努力和更少的代码行检测一个人的情绪。

小北的北·2023-11-07 22:18

PyTorch入门学习（十七）：完整的模型训练套路

在示例代码中，构建了一个名为Tudui的卷积神经网络（CNN）模型。这个模型包括卷积层、池化层和全连接层，用于处理图像分类任务。

不吃花椒的兔酱·2023-11-07 18:28

竞赛选题深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络

laafeer·2023-11-07 17:13

图像领域-深度学习网络结构（从浅入深）——基础到对比到改进

一、最基本的CNN模型基本构成卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种用于处理图像和视频数据的深度学习模型。

一路向前，积极向上·2023-11-07 12:01

自动化验证码破解：Python与OCR库的完美结合

1、ddddocrddddocr的特点主要包括：高准确率：利用深度学习技术，特别是卷积神经网络和循环神经网络，对双重数字进行准确的识别。

是阿尘呀·2023-11-07 09:22

深入理解CNN原理——改造后的全连接层

在李沐《动手学深度学习》视频中，对CNN原理做了讲解，从一个比较新的角度解读卷积神经网络，给人启发式的思考。

李烟云·2023-11-07 07:04

人工智能-卷积神经网络

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如，在之前猫狗分类的例子中：假设我们有一个足够充分的照片数据集，数据集中是拥有标注的照片，每张照片具有百万级像素，

白云如幻·2023-11-07 06:19

pythonopencv人脸相似度_一起学python-opencv二十九（实战：人脸检测）

人脸检测一般用的还是CNN(卷积神经网络)，没错，这个卷积的意思就是前面说的图像的卷积。

weixin_39723678·2023-11-07 05:40

使用Tensorflow进行完整的深度神经网络CNN训练完成图片识别案例2

上一张链接：https://blog.csdn.net/dongbao520/article/details/125456950卷积神经网络•Convolutionalneuralnetworks•视觉皮层

海宝7号·2023-11-07 03:36

人类活动识别的深度学习模型

目录概述人类活动识别神经网络建模的好处监督学习数据表示卷积神经网络模型递归神经网络模型人类活动识别（HumanActivityRecognition）是一项具有挑战性的时间序列分类任务。

haitian403·2023-11-07 02:00

深度学习之基于YoloV5交通信号标志识别系统

以下是该系统的主要概述：YoloV5模型:YoloV5是一种实时目标检测算法，采用卷积神经网络结构，并具有较低的

雅致教育·2023-11-07 00:49

算法理论笔记

算法理论笔记最优化方法正则化EM算法偏差方差马尔科夫链蒙特卡罗法矩阵子空间主成分分析决策树boost支持向量机朴素贝叶斯神经网络卷积神经网络循环神经网络推荐系统最优化方法微分方法根据极值必要条件，求f′

__Akira__·2023-11-06 13:22

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络花卉识别系统

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是深度学习中广泛应用于图像识别和处理的一种网络结构。基于Tensorflow的卷积神经网络花卉识别系统可以

雅致教育·2023-11-06 13:07

强的离谱， Transformer 模型与联邦机器学习详解！

与卷积神经网络（CNN）相比，视觉Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在ImageNet、COCO和ADE20k等多个基准上取得了非常优异的性能。

我爱计算机视觉·2023-11-06 13:42

【卷积神经网络系列】六、GoogLeNet（v1、v2、v3、v4、ResNetv1、ResNetv2）

目录参考资料：一、简介二、Inception三、GoogLeNet-V13.1输入3.2第一层（卷积层）3.3第二层（卷积层）3.4第三层（Inception3a层）3.5第三层（Inception3b层）3.6其余层3.7辅助分类器3.8总结四、GoogLeNet-V24.1GeneralDesignPrinciples4.2详解批量归一化（BatchNormalization）1.前言2.BN

travellerss·2023-11-05 20:47

【卷积神经网络系列】十三、MobileNetV3

目录参考资料：一、简介二、模型优化细节2.1引入SE模块2.2重新设计激活函数2.3重新设计耗时层结构三、网络结构四、论文复现（1）确保Channel个数能被8整除（2）定义h-swish激活函数：（3）定义SE模块：（4）引入SE模块后的倒残差模块bneck：（5）主体网络结构：(MobileNetV3-Large)参考资料：论文： MobileNetV3:SearchingforMobil

travellerss·2023-11-05 20:17

人工智能学习之路－目标检测(r-cnn)

目标检测分两大技术体系two-stage和one-stage.我们首先从two-stage说起two-stage代表主要是：R－CNN，Fast－RCNN，Faster-Rcnn这一章节，我们先从这三个说起r-cnn属于卷积神经网络在目标检测的初探

taylor_tiger·2023-11-05 18:02

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）

池化Pooling是卷积神经网络中常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，其本质是降维。

python机器学习建模·2023-11-05 15:06

人体姿态估计和手部姿态估计任务中神经网络的选择

一、人体姿态估计任务适合使用卷积神经网络（CNN）来解决。人体姿态估计任务的目标是从给定的图像或视频中推断出人体的关节位置和姿势。

Nancy-sn·2023-11-05 12:23

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）和GCN（图卷积神经网络）

CNN（卷积神经网络）：区别：CNN主要适用于处理网格状数据，如图像或其他二维数据。它通过卷积层、池化层和全连接层来提取和学习输入数据的特征。

Nancy-sn·2023-11-05 12:48

Pytorch 注意力机制解析与代码实现

当我们使用卷积神经网络去处理图片的时候，我们会更希望卷积神经网络去注意应该注意的地方，而不是什么都关注，

Python图像识别·2023-11-05 09:24

【CNN】卷积神经网络：适用范围、本质、详细计算过程、输入输出数据形状、池化、流程设计（无代码）

卷积神经网络文章目录卷积神经网络图片直观理解实现思想，本质以及适用问题卷积核计算过程和数据形状输入RGB：图片输入为3通道一个卷积是多层的时候，如何计算？

小野堂·2023-11-05 08:39

手写体汉字识别(分割+卷积识别)[2021课设论文]

（tensorflow2搭建模型pandas数据处理matplotlib可视化显示）文章目录1选题背景2卷积神经网络概述3主要主要工具库说明4样本数据获取方式5算法实现5.1图片预处理5.2模型搭建6结果说明

Windalove·2023-11-05 08:34

基于Tensorflow搭建卷积神经网络实现经典手写数据集的分类问题

一.基本概念卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习

ら、缘未尽·2023-11-05 08:31

毕业设计-基于卷积神经网络的手写数字识别

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、卷积神经网络二、算法实现三、实验结果与分析四、总结实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力

HaiLang_IT·2023-11-05 08:30

实验——神经网络手写字符识别

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、实验目的及原理实验目的实验原理二、实验内容前言一、实验目的及原理（一）实验目的1．深入理解卷积神经网络中的核心基础，认识卷积层

小鱼很精神·2023-11-05 08:00

每天五分钟计算机视觉：池化层的反向传播

本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为一种强大的深度学习模型，在计算机视觉任务中取得了巨大成功。

幻风_huanfeng·2023-11-05 08:29

Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别

实现手写数字识别环境内容步骤准备MNIST数据集数据预处理定义网络模型定义训练超参数网络训练和预测代码下载环境Matlab2020aWindows10内容使用Matlab对MNIST数据集进行预处理，搭建卷积神经网络进行训练

闪电丶教主·2023-11-05 08:58

每天五分钟计算机视觉：搭建手写字体识别的卷积神经网络

本文重点我们学习了卷积神经网络中的卷积层和池化层，这二者都是卷积神经网络中不可缺少的元素，本例中我们将搭建一个卷积神经网络完成手写字体识别。

幻风_huanfeng·2023-11-05 08:56

基于LBP与双时空神经网络的微表情识别

设计了一种浅层的双时空多尺度神经网络TSTNet（Two-Streamspatial-TemporalNetwork）模型.利用局部二值模式（LBP）提取SMIC和CASMEⅡ微表情数据库的纹理特性，将其输入到组合的3维卷积神经网络

罗伯特之技术屋·2023-11-05 07:06

基于卷积神经网络的抗压强度预测，基于卷积神经网络的抗折强度预测

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数卷积神经网络CNN抗压强度预测完整代码：基于卷积神经网络的抗压强度和抗折强度预测

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-05 07:32

【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2鲸鱼优化算法1.3卷积神经网络1.4LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)

wlz249·2023-11-05 02:35

【论文阅读 12】PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes

PoseCNN:一种用于杂乱场景中6D物体姿态估计的卷积神经网络摘要——刺激已知物体的6D姿势对于机器人与现实世界交互很重要。

不菜不菜·2023-11-05 00:45

初学者友好项目 - 使用 CNN 的猫狗分类

使用CNN进行猫狗分类卷积神经网络(CNN)是一种算法，将图像作为输入，然后为图像的所有方面分配权重和偏差，从而区分彼此。

woshicver·2023-11-04 19:51

【深度学习基础】Pytorch框架CV开发（2）实战篇

原创文，转载请注明出处文章目录人工神经网络识别手写数字使用卷积神经网络识别手写数字ONNX模型导出与推理人工神经网络识别手写数字Mnist数据集介绍：MNIST数据集是一

嵌小超·2023-11-04 16:41

FPGA万花筒之(十六):基于FPGA的卷积神经网络实现之卷积模块

本文对基于FPGA的卷积神经网络实现的资源分配（部分）进行了

张俸玺20012100022·2023-11-04 16:26

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