一维卷积神经网络第31页

【毕业设计】深度学习手写字符识别系统 - python 卷积神经网络

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层2.3.1S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设

caxiou·2023-10-21 16:54

深度学习笔记：三维图片分类与三维卷积神经网络

近期，为了研究深度学习在时空序列数据方面的应用，我想要了解三维卷积神经网络。在入门阶段，我接触到了三维的MNIST数据集，并且根据国外研究者给出示例代码来理解了三维卷积神经网络的基本结构。

adi0229·2023-10-21 16:00

深度卷积神经网络各种改进结构块汇总

1、残差网络这个网络主要源自于Resnet网络，其作用是：将靠前若干层的某一层数据输出直接跳过多层引入到后面数据层的输入部分。意味着后面的特征层的内容会有一部分由其前面的某一层线性贡献。实验表明，残差网络更容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。最终可以使得网络越来越深，Resnet152就是一个很深很深的网络。残差网络的典型结构如下：image.png2、不同大小卷积核并行卷积这个结构

爱修仙的道友·2023-10-21 15:50

3D学习论文参考-ACCURATE EYE PUPIL LOCALIZATION USING HETEROGENEOUS CNN MODELS

以下是该文档的关键内容：该论文提出了一种使用异构卷积神经网络（CNN）模型的精确眼睛瞳孔定位算法。这种算法可以抵抗光照、图像分辨率和眼镜佩戴等干扰条件，同时具有高准确性。

东方狱兔·2023-10-21 13:58

语义分割算法性能比较_自动驾驶领域：一种实时高精度的城市道路场景语义分割方法...

作者：Danny明泽论文下载：https://arxiv.org/pdf/2003.08736.pdf简介：近年来，深度卷积神经网络(DCNNs)在语义图像分割方面表现出了优异的性能。

weixin_39812186·2023-10-21 12:11

分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络数据分类预测

麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.MATLAB实现SSA-CNN-LSTM数据分类预测，运行环境Matlab2021b及以上；2.基于麻雀优化算法（SSA）、卷积神经网络

机器学习之心·2023-10-21 08:38

高性能计算环境下的深度学习异构集群建设与优化实践

★深度学习；模式识别；图像处理；人工智能建模；人工智能；深度学习算法；强化学习；神经网络；卷积神经网络；人工神经网络；VIBE算法；控制系统仿真；机器学习；高性能计算；数据挖掘；超算；ACL；算力；计算机视觉

高性能服务器·2023-10-21 04:05

RK3568笔记三：基于ResNet18的Cifar-10分类识别训练部署

一、介绍ResNet18是一种卷积神经网络，它有18层深度，其中包括带有权重的卷积层和全连接层。

殷忆枫·2023-10-21 01:46

【数之道 08】走进“卷积神经网络“，了解图像识别背后的原理

卷积神经网络CNN模型的架构Cnn的流程第一步提取图片特征提取特征的计算规则第二步最大池化第三步扁平化处理第四步数据条录入全连接隐藏层b站视频CNN模型的架构图片由像素点组成，最终成像效果由背后像素的颜色数值所决定的有这样的一个

醉酒柴柴·2023-10-20 23:53

卷积神经网络特征融合,两个神经网络同时训练

多分类器结合的分类方法不同分类器的分类表现差异与其所分类数据的统计分布特征、先验知识、训练数据样本的大小以及分类器本身的结构等多个因素相关联。对于给定的遥感数据，不同的分类器的分类精度不同，而且同一个分类器对不同类别的分类精度也不同。一些科学家对各种分类器的表现进行了比较研究，特别是传统统计分类器和神经网络分类器之间的比较研究（Benediktssonetal.，1990；Bischof，1992

「已注销」·2023-10-20 23:48

【深入探讨人工智能】AI大模型在自动驾驶中的应用

文章目录1️⃣文章引言2️⃣视觉感知优化汽车之眼3️⃣神经网络赋能感知算法深度神经网络DNN卷积神经网络CNN循环神经网络RNN4️⃣BEV+Transformer创新特征级融合5️⃣语义分割深化场景理解总结

秋说·2023-10-20 22:54

CNN——卷积神经网络

文章目录多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）神经网络定义MLP与神经网络的异同相同之处：不同之处：总结为什么要使用神经网络CNN卷积层：池化层：全连接层：卷积神经网络的优势padding

怎么全是重名·2023-10-20 20:22

An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

目录VisionTransformer（ViT）标题摘要引言如何将Transformers用在计算机视觉未来创新工作相关工作ViT模型、实验总结VisionTransformer（ViT）ViT挑战了卷积神经网络在计算机视觉领域的绝对统治地位

Q渡劫·2023-10-20 17:49

【卷积神经网络系列】六、GoogLeNet复现（Pytorch实现）

目录参考：一、GoogLeNet-V11.搭建神经网络结构（1）定义基本的卷积：卷积+激活函数（2）类`Inception`定义了Inception模块的网络结构（3）类`InceptionAux`定义了辅助分类器模块的结构，辅助分类器只在训练的时候使用（4）整体网络结构2.将定义好的网络结构搭载到GPU/CPU，并定义优化器3.绘图参数列表4.训练函数5.测试函数6.训练过程二、GoogLeNe

travellerss·2023-10-20 15:30

UNet pytorch 胎教级介绍使用DRIVE眼底血管分割数据集进行入门实战

充分吸收本文知识你需要有pytorch的基础U-netU-Net：深度学习中的图像分割之星当我们谈论图像处理中的深度学习，大多数人会立即想到卷积神经网络（CNN）和其在图像分类中的优异性能。

浩浩的科研笔记·2023-10-20 15:27

T7-总结

重温了回归、梯度下降等经典方法和模型，学习了神经网络的设计，卷积神经网络的原理和应用，以及一些使用技巧，受益匪浅。

Kairk996·2023-10-20 14:40

神经网络硬件加速器-DPU分析

一DPU概述DPU是专为卷积神经网络优化的可编程引擎，其使用专用指令集，支持诸多卷积神经网络的有效实现。

WEIKW·2023-10-20 13:47

深度学习-卷积神经网络详解

卷积神经网络二维卷积层卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork）是含有卷积层（convolutionallayer）的神经网络。

oveZ·2023-10-20 12:23

【综述】神经网络中不同类型的卷积层

本文将简单梳理一下卷积神经网络中用到的各种卷积核以及改进版本。文章主要是进行一个梳理，着重讲其思路以及作用。

pprpp·2023-10-20 10:25

禅与奶罩识别艺术（上）

在昨天的卷积：如何成为一个很厉害的神经网络-知乎专栏中，热心网友提出了这样的问题：该文在卷积神经网络的构成上讲解的比较直观，但是没有深入地探讨数学原理。

weixin_33884611·2023-10-20 09:43

基于神经网络的图像识别研究

matlabgoodboy·2023-10-20 07:14

PSANet: 场景解析的逐点空间注意力网络_PSANet:Point-wise Spatial Attention Network for Scene Parsing

0.摘要由于卷积滤波器的物理设计限制，我们注意到卷积神经网络中的信息流只在局部邻域内流动，这限制了对复杂场景的整体理解。在本文中，我们提出了逐点空间注意力网络（PSANet）来放宽局部邻域的限制。

Joney Feng·2023-10-20 05:02

多元回归预测 | Matlab基于卷积神经网络-门控循环单元CNN-GRU的Adaboost回归预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于卷积神经网络-门控循环单元CNN-GRU的Adaboost回归预测评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高

前程算法屋·2023-10-20 00:29

【计算机视觉】如何可视化卷积神经网络的特征图（含源代码）

文章目录一、特征图（FeatureMap)二、可视化特征图2.1原图2.2一个特征图的可视化2.3多个通道特征图一、特征图（FeatureMap)特征图（FeatureMap）是深度学习卷积神经网络（CNN

旅途中的宽~·2023-10-19 22:49

深度学习日记——卷积神经网络

一、加载数据集选择FashionMnist数据集作为训练的样本数据集。importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.utils.data.dataloaderasdataloaderfromtorchvisionimportdatasets,transformsdefdataAugment(size):"""数据增强方法:returntransform_1:训练

已忘了·2023-10-19 18:01

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理网格状数据（比如图像和视频）的深度学习模型。

小手の冰凉·2023-10-19 11:53

一些经典的神经网络（第17天）

LeNetLeNet是早期成功的神经网络；先使用卷积层来学习图片空间信息然后使用全连接层来转到到类别空间【通过在卷积层后加入激活函数，可以引入非线性、增加模型的表达能力、增强稀疏性和解决梯度消失等问题，从而提高卷积神经网络的性能和效果

你不困我困·2023-10-19 09:58

【深度学习基础知识（一）：卷积神经网络CNN基础知识】

@深度学习基础知识深度学习基础知识（一）：卷积神经网络CNN基础知识卷积神经网络CNN基础知识0、目录1.CNN卷积神经网络的特点2.卷积操作基础知识2.1卷积操作的概念2.2卷积操作的种类2.3卷积操作后特征图谱大小计算公式

CL_Meng77·2023-10-19 09:20

AI项目十七：ResNet50训练部署教程

在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。残差网络的特

殷忆枫·2023-10-19 05:47

2022-04-08 多参数乳腺MRI中对比增强病变分类的放射学与卷积神经网络分析

目的：比较放射组学分析（RA）和卷积神经网络（CNN）对放射科医师在多参数乳腺MRI中将造影剂增强病变分类为良性或恶性的诊断性能。

火石桥站站·2023-10-19 04:21

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一种高度灵活的方式来构建和训练各种深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等。

Roc-xb·2023-10-19 02:26

【Note】CNN与现代卷积神经网络part3（附PyTorch代码）

文章目录2现代卷积神经网络2.1批量规范化2.1.1训练深层网络2.1.2批量规范化层2.1.2.1全连接层2.1.2.2卷积层2.1.2.3预测过程中的批量规范化2.1.3从零实现2.1.4使用批量规范化层的

猛码Memmat·2023-10-18 23:19

【Note】CNN与现代卷积神经网络part2（附Pytorch代码）

多输入多输出通道1.4.1多输入通道1.4.2多输出通道1.4.31×1卷积层1.4.4Summary1.5汇聚层1.5.1最大汇聚层和平均汇聚层1.5.2填充和步幅1.5.3多个通道1.5.4Summary1.6卷积神经网络

猛码Memmat·2023-10-18 23:49

【Note】CNN与现代卷积神经网络part4（附PyTorch代码）

文章目录2.2残差网络（ResNet）2.2.1函数类2.2.2残差块2.2.3ResNet模型2.2.4训练模型2.2.5Summary本《CNN与现代卷积神经网络》Note系列会共分为4个part，

猛码Memmat·2023-10-18 23:47

[ConvNet]卷积神经网络概念解析

在初步接触了深度学习以后，我们把目光投向对于一些图像的识别。其实在d2l这本书中，我们接触过用深度神经网络去识别一个图像，并且对其进行一个分类操作，核心原理是将图像展开成一维tensor，然后作为特征进行检测。其实理论是这个思路和方式都没有问题，怀就坏在这个图片的大小可能是不固定的，如果是288×288×3的图片，展开成张量然后拿去训练，那么特征值的数目就会很恐怖，对构建神经网络产生了一个巨大的开

ViceMusic5·2023-10-18 17:21

单图像超分辨率的多尺度残差分层密集（Multi-Scale Residual Hierarchical DenseNetworks for Single Image Super-Resolution）

随着深度卷积神经网络的发展，基于CNN的单图像超分辨率方法大大提高了生成的高分辨率图像的质量。但是，图像超分辨率很难充分利用低分辨率图像中像素之间的关系。

一壶浊酒..·2023-10-18 15:46

卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习计算机竞赛

3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是卷积神经网络手写字符识别

Mr.D学长·2023-10-18 15:25

Learning Deep Convolutional Networks for Demosaicing

Abstract本文对应用卷积神经网络（CNN）解决去马赛克问题进行了全面的研究。该论文提出了两种CNN模型，它们可以学习马赛克样本和具有完整信息的原始图像块之间的端到端映射。

Adagrad·2023-10-18 09:56

Deep Learning（15-草履虫）

卷积神经网络CNNCNN的应用什么是卷积（特征提取）CNN通过“局部连接”和“参数共享”可以更高效地完成图像识别任务局部连接：每个神经元不再和上一层的所有神经元连接，而只和上一层相邻的局部区域内的神经元连接

怎么全是重名·2023-10-18 07:42

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)文章目录前言一、学习表征二、AlexNet实现2.1.模型设计2.2.激活函数2.3.容量控制与预处理2.4.训练模型总结前言在前面学习了卷积神经网络的基本原理

星石传说·2023-10-18 07:35

机器学习，神经网络中，自注意力跟卷积神经网络之间有什么样的差异或者关联?

如图6.38b所示，在做卷积神经网络的时候，卷积神经网络会“画”出一个感受野（receptivefield），每一个滤波器（filter），每一个神经元，只考虑感受野范围里面的信息。所以如果我们

liuyouzhang·2023-10-18 06:33

图片结构上的平移不变性以及”池化“操作的部分作用

以图像分类任务为例，如果我们有一张包含一只猫的图像，无论猫在图像中的位置如何变化（比如从左到右，或者从上到下），卷积神经网络的输出应该始终是“猫”这个类别。这就是平移不变性的体现。

李飞飞，·2023-10-18 01:24

六.网络参数初始化

俗话说“万事开头难”，放在卷积神经网络训练中也是如此。

愿风去了·2023-10-18 00:16

《动手学深度学习》(四) -- LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet 实现

上一小节学习了卷积神经网络的卷积层和池化层的实现，趁热打铁继续学习现代卷积神经网络的搭建，欢迎小伙伴们一起学习和交流~为了能够应⽤softmax回归和多层感知机，我们⾸先将每个⼤小为28×2828\times2828

长路漫漫2021·2023-10-17 23:38

matlab实现卷积神经网络CNN（一）——网络结构介绍

一、CNN介绍①基本背景卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork）是具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络，最早主要是用来处理图像信息。

Monodwj·2023-10-17 19:01

matlab实现卷积神经网络CNN（二）——代码实现与解析

基于上一篇文章对于CNN网络结构的整理，我们将用matlab实现一维数据的CNN网络单\多输入和单\多输出。文中字母含义详情可见上一篇文章。一、加载数据与数据集划分clc;clear;closeall;data=load('data.csv')';%总数据label=load('label.csv')';%总标签[train_x,train_y,test_x,test_y,val_x,val_y]