卷积神经网络(Andrew 第47页

TensorFlow2.1 模型训练使用

文章目录1、环境安装搭建2、神经网络2.1、解决线性问题2.2、FAshionMNIST数据集使用3、卷积神经网络3.1、卷积神经网络使用3.2、ImageDataGenerator使用3.3、猫狗识别案例

讳疾忌医丶·2023-08-18 08:40

End-to-End Object Detection with Transformers

DERT目标检测基于卷积神经网络的目标检测回顾DETR对比SwinTransformer摘要检测网络流程DERT网络架构编码器概述解码器概述整体结构objectqueries的初始化Decoder中的Muiti-HeadSelf-AttentionDecoder

计算机CV民工·2023-08-18 08:50

卷积神经网络实现天气图像分类 - P3

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：Pytorch实战|第P3周：彩色图片识别：天气识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子目录环境步骤环境设置数据准备模型设计模型训练结果展示总结与心得体会环境系统:Linux语言:Python3.8.10深度学习框架:Pyto2.0.0+cu118步骤环境设置首先是包引用importtorch#pytorch主包impo

好名让狗申请了·2023-08-18 07:36

多维时序 | MATLAB实现PSO-CNN-BiLSTM多变量时间序列预测

代码说明：基于粒子群优化算法（PSO）、卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的多变量时

机器学习之心·2023-08-18 07:02

DNNGP、DeepGS 和 DLGWAS模型构成对比

一、DNNGPDNNGP是基于深度卷积神经网络，这个结构包括一个输入层，三个卷积层，一个批标准化层，两个dropout层，一个平坦化层，一个dense层。

talentsta·2023-08-18 06:33

VGG简单学习

采用块的设计理念，将AlexNet中多个重复的卷积层和池化层组成一个块论文中，使用3x3卷积核，padding=1的卷积层和带有2x2的汇聚窗口，步幅为2的最大汇聚层VGG使用可重复使用的卷积块来构建深度卷积神经网络不同的卷积块个数和超参数可以得到不同复杂度的变种模型搭建与训练

MoonpieXia·2023-08-18 04:20

多维时序 | MATLAB实现PSO-CNN-BiGRU多变量时间序列预测

多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍1.多维时序|MATLAB实现PSO-CNN-BiGRU多变量时间序列预测；2.运行环境为Matlab2020b；3.基于粒子群优化算法（PSO）、卷积神经网络

机器学习之心·2023-08-17 23:55

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN鲸鱼算法优化卷积神经网络的数据多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现WOA-CNN鲸鱼算法优化卷积神经网络的数据多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现WOA-CNN鲸鱼算法优化卷积神经网络的数据多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍多维时序

机器学习之心·2023-08-17 23:55

李沐pytorch学习-卷积神经网络及其实现

基于nn.Module自定义网络结构通过继承nn.module，仅需实现初始化函数和前向传播函数即可完成网络构建。importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassMLP(nn.Module):#用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层def__init__(self):#调用MLP的父类Module的构造函数来执

三年级王垄翔·2023-08-17 18:03

卷积神经网络教程 (CNN) – 使用 TensorFlow 在 Python 中开发图像分类器

在这篇博客中，让我们讨论什么是卷积神经网络(CNN)以及卷积神经网络背后的架构——旨在解决图像识别系统和分类问题。卷积神经网络在图像和视频识别、推荐系统和自然语言处理方面有着广泛的应用。

wly476923083·2023-08-17 17:30

详细介绍生成对抗网络 (GAN) 的原理和基于Pytorch源码的实现

介绍GAN是一种使用CNN（卷积神经网络）等深度学习方法进行生成建模的方法。生成建模是一种无监督学习方法，涉及自动发现和学习输入数据中的模式，以便该模型可用于从原始数据集中生成新示例。

TD程序员·2023-08-17 14:32

关于感受野的理解与计算

感受野在卷积神经网络中，感受野（ReceptiveField）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上每个像素点在原始图像上映射的区域大小，这里的原始图像是指网络的输入图像，是经过预处理

rustdec·2023-08-17 13:16

基于Googlenet深度学习网络的信号调制类型识别matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1深度学习与卷积神经网络4.2数据预处理4.3GoogLeNet结构4.4分类器5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览

简简单单做算法·2023-08-17 08:42

几种主要的神经网络----全连接神经网络、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络

几种主要的神经网络一、全连接神经网络二、前馈神经网络（Feedforwardneuralnetwork，FNN）三、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）四、循环神经网络

刘星星儿·2023-08-17 07:47

深度学习入门-3-计算机视觉-图像分类

这里对图像分类领域的经典卷积神经网络进行剖析，介绍如何应用这些基础模块构建卷

mlf2051288062·2023-08-17 07:43

深度学习入门-3-计算机视觉-卷积神经网络

一、计算机视觉1.概述计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被叫做机器视觉，其目的是建立能够从图像或者视频中“感知”信息的人工系统。计算机视觉技术已经在交通（车牌识别、道路违章抓拍）、安防（人脸闸机、

mlf2051288062·2023-08-17 07:41

卷积神经网络全解：（AlexNet/VGG/ GoogleNet/LeNet/卷积/激活/池化/全连接）

CNN，卷积神经网络，ConvolutionNeuralNetwork卷积计算公式：N=（W-F+2p）/s+11经典网络按照时间顺序1.1LeNetLeNet是YannLeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务

会害羞的杨卓越·2023-08-17 07:41

VGG16模型详解

VGG16模型详解0、VGG16介绍VGG16是一种深度卷积神经网络，由牛津大学的研究团队于2014年开发。

夏天是冰红茶·2023-08-17 06:19

SRCNN论文翻译（Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks）

该映射表示为深度卷积神经网络（CNN），其将低分辨率图像作为输入并输出高分辨率图像。我们进一步表明，传统的基于稀疏编码的SR方法也可以被视为深度卷积网络。

PPLLO_o·2023-08-17 01:54

深度全解卷积神经网络（附论文）

本文帮你加深对卷积神经网络的理解，并对这个重要概念有一个全面的认知。[导读]深度卷积神经网络是这一波AI浪潮背后的大功臣。

数据派THU·2023-08-16 22:50

复现基于PYNQ-Z2的手写数字识别卷积加速器设计

2、在PL端实现卷积神经网络LeNet-5，纯verilog实现，包括卷积层，激活层，池化层，全连接层。3、在PS端输出识别的结果。LeNet-5神经网络卷积：28X28的图片，我们采用6个5X

eachanm·2023-08-16 14:39

存储系统如何支持大模型生成式AI

当时其实是卷积神经网络和深度神经网络蓬勃发展期，其主要目的是分类识别。当时冬瓜哥还做了一个4小时的视频，那真是我见过的最小白的白也能轻松入门，理清楚最基本的名词概念关系的视频了，没有之一。

浪潮圈·2023-08-16 14:06

动手学深度学习—卷积神经网络LeNet（代码详解）

1.LeNetLeNet由两个部分组成：卷积编码器：由两个卷积层组成；全连接层密集块：由三个全连接层组成。每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个sigmoid激活函数和平均汇聚层；每个卷积层使用5×5卷积核和一个sigmoid激活函数；这些层将输入映射到多个二维特征输出，通常同时增加通道的数量；每个4×4池操作（步幅2）通过空间下采样将维数减少4倍。importtorchfromtorchimp

緈福的街口·2023-08-16 13:48

图像识别的垃圾分类系统

项目介绍垃圾识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对5种垃圾数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。

·2023-08-16 12:10

动物识别系统-Python

项目介绍动物识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。

·2023-08-16 12:09

「鲸脸识别」已上线，夏威夷大学用 5 万张图像训练识别模型，平均精度 0.869

传统的图像识别依赖于卷积神经网络(CNN)模型，需要大量训练图像，并且只能识别某些单物种。近期，夏威夷大学的研究人员训练了一种多物种图像识别模型，该模型在鲸类应用中表现出色。

·2023-08-16 11:47

深度学习实战基础案例——卷积神经网络（CNN）基于SqueezeNet的眼疾识别|第1例

文章目录前言一、数据准备1.1数据集介绍1.2数据集文件结构二、项目实战2.1数据标签划分2.2数据预处理2.3构建模型2.4开始训练2.5结果可视化三、数据集个体预测前言SqueezeNet是一种轻量且高效的CNN模型，它参数比AlexNet少50倍，但模型性能（accuracy）与AlexNet接近。顾名思义，Squeeze的中文意思是压缩和挤压的意思，所以我们通过算法的名字就可以猜想到，该算

心无旁骛~·2023-08-16 05:58

深度学习自然语言处理之卷积神经网络CNN理论与实践

概括大体上简单的卷积神经网络是下面这个网络流程：来自CNNpaper笼统的说：文本通过EmbedingLayer后，再通过一些filters进行过滤，对结果进行maxPooling，再经过线性层映射到类别上

城市中迷途小书童·2023-08-16 05:07

分类预测 | MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测

EVO-CNN多输入分类预测目录分类预测|MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍1.MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测2.代码说明：量谷优化卷积神经网络的数据分类预测

机器学习之心·2023-08-15 18:33

分类预测 | MATLAB实现MTBO-CNN多输入分类预测

多输入分类预测目录分类预测|MATLAB实现MTBO-CNN多输入分类预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍1.MATLAB实现MTBO-CNN多输入分类预测2.代码说明：基于登山队优化算法（MTBO）、卷积神经网络

机器学习之心·2023-08-15 18:03

【图像分类】理论篇（2）经典卷积神经网络 Lenet~Densenet

1、卷积运算在二维卷积运算中，卷积窗口从输入张量的左上角开始，从左到右、从上到下滑动。当卷积窗口滑动到新一个位置时，包含在该窗口中的部分张量与卷积核张量进行按元素相乘，得到的张量再求和得到一个单一的标量值，由此我们得出了这一位置的输出张量值。在如上例子中，输出张量的四个元素由二维互相关运算得到，这个输出高度为2、宽度为2，如下所示：importtorchfromtorchimportnndefCo

TechMasterPlus·2023-08-15 17:02

Squeeze-and-Excitation Networks阅读笔记一

文章目录Abstract1INTRODUCTIONAbstract卷积算子（convolutionoperator）是卷积神经网络（cnn）的核心组成部分，它使网络能够通过融合每层局部接受域内的空间和通道信息来构建信息特征

WHS-_-2022·2023-08-15 17:07

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十八）：卷积神经网络模型

AI学习目录汇总1、LeNet1.1介绍发布时间：1989年模型目的：识别手写数字1.2网络结构1.3定义模型1.3.1相关函数原型1）nn.Conv2d：卷积层torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,paddin

郭老二·2023-08-15 07:22

CNN之图像识别

文章目录1.图像识别1.1模式识别1.2图像识别的过程1.3图像识别的应用2.深度学习发展2.1深度学习为何崛起2.2分类与检测2.3常见的卷积神经网络3.VGG3.1VGG163.2VGG16的结构：

@kc++·2023-08-15 07:47

机器学习笔记 - 在 Vision Transformer 中可视化注意力

2022年，视觉变换器(ViT)成为卷积神经网络(CNN)的有力竞争对手，后者现已成为计算机视觉领域的最先进技术，并广泛应用于许多图像识别应用中。

坐望云起·2023-08-15 07:39

解析基于Pytorch的残差神经网络（ResNet18模型），并使用数据集CIFAR10来进行预测与训练

解析基于Pytorch的残差神经网络（ResNet18模型），并使用数据集CIFAR10来进行预测与训练1.0、什么是残差神经网络注：本人才疏学浅，如有纰漏，请不吝赐教残差神经网络其实是与卷积神经网络分不开的

邹飞鸣·2023-08-15 00:48

如何用Python实现自动识别验证码？ - 从零开始打造验证码识别神器

因此，我们可以使用机器学习中的卷积神经网络(CNN)来自己训练一个验证码识别模型。在本文中，我将介绍如何使用PyTorch搭建CNN模型，并用其进行验证码识别。

hdhddhdjxjc·2023-08-14 21:36

卷积神经网络

1.卷积作用及特点卷积是一种数学运算，在数字图像处理中，运用色谱算子和拉普拉斯算子等卷积核对图像进行卷积，从而实现提取图像的边缘特征。因此我们可以使用不同的卷积核来提取图片的不同的特征。但我们又不知道对于庞杂的图片，我们需要提取图片的哪部分特征，所以将卷积放入神经网络中，让它不断的学习，自己来更新卷积核，找到提取心仪的特征所需要的最合适的卷积核。（这里我突然对深度学习有了一点感悟，他就像是一个求函

番茄死啦·2023-08-14 17:23

010_wz_ledr_pytorch深度学习实战_第十一讲——卷积神经网络（CNN）高级篇

一、目的本次目的是实现GoogNet的部分模块，以及如何去解决梯度消失问题（ResNet）二、编程GoogleNet中Inception模块其一：关于Inception模块的好处，看这篇文章：Inception模块作用我们将搭建这样的网络输入层->卷积层->池化层->rule->inception->卷积层->池化层->relu->inception->全连接层数据集仍然使用Mnistimport

王泽的随笔·2023-08-14 13:24

PyTorch深度学习实战（11）——卷积神经网络

PyTorch深度学习实战（11）——卷积神经网络0.前言1.全连接网络的缺陷2.卷积神经网络基本组件2.1卷积2.2步幅和填充2.3池化2.3卷积神经网络完整流程3.卷积和池化相比全连接网络的优势4.

盼小辉丶·2023-08-14 13:52

Transformer 与 Attention

其中，论文重要内容是：常用的序列模型都是基于卷积神经网络或者循环神经网络，表现最

发呆的比目鱼·2023-08-14 11:42

时序预测 | MATLAB实现基于CNN卷积神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

时序预测|MATLAB实现基于CNN卷积神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)目录时序预测|MATLAB实现基于CNN卷积神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)预测结果基本介绍程序设计参考资料预测结果基本介绍

机器学习之心·2023-08-14 05:13

深度学习（36）—— 图神经网络GNN（1）

深度学习（36）——图神经网络GNN（1）这个系列的所有代码我都会放在git上，欢迎造访文章目录深度学习（36）——图神经网络GNN（1）1.基础知识2.使用场景3.图卷积神经网络GCN（1）基本思想4

柚子味的羊·2023-08-13 17:31

卷积神经网络CNN

卷积神经网络CNN1应用领域1检测任务2分类和检索3超分辨率重构4医学任务5无人驾驶6人脸识别2卷积的作用3卷积特征值计算方法4得到特征图表示5步长和卷积核大小对结果的影响1步长2卷积核6边缘填充方法7

longerVR·2023-08-13 11:54

CNNs和视觉Transformer：分析与比较

探索视觉Transformer和卷积神经网络（CNNs）在图像分类任务中的有效性。图像分类是计算机视觉中的关键任务，在工业、医学影像和农业等各个领域得到广泛应用。

小北的北·2023-08-13 10:46

OpenCV实例（九）基于深度学习的运动目标检测（一）YOLO运动目标检测算法

同时，何恺明等人针对卷积神经网络(Convo

小幽余生不加糖·2023-08-13 10:42

关于卷积核大小的论文与思路

随着近些年深度学习的发展，人们在选用卷积神经网络时通常都会默认卷积核为3×3或者5×5的，感觉像已经是一个默认的公式一样了。正常来说大的卷积核不是可以获得更大的感受野对模型性能更好吗？

skyfengye·2023-08-13 09:06

基于python+MobileNetV2算法模型实现一个图像识别分类系统

MobileNetV2是谷歌（Google）团队在2018年提出的一种轻量级卷积神经网络模型，旨在在保持准确性的前提下，极大地减少模型的参数数量和计算复杂度，从而适用于移

　子午·2023-08-13 07:50

基于Googlenet深度学习网络的人员行为动作识别matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述1.原理1.1深度学习与卷积神经网络（CNN）1.2GoogLeNet2.实现过程2.1数据预处理2.2构建网络模型2.3数据输入与训练

简简单单做算法·2023-08-13 06:49

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十七）：卷积神经网络入门

AI学习目录汇总1、从全链接层到卷积1.1卷积我们在前面学习的多层感知机中，已经认识了全链接层，缺点很明显，在稍微大点的网络模型中，参数成指数级别增长。参数量很快就达到数十亿，这样的量级几乎无法计算。为此科学家们想出一个减少参数的方法：卷积。从全链接层到卷积的推论，使用如下两个原则：平移不变性（translationinvariance）：不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该

郭老二·2023-08-13 06:15

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卷积神经网络(Andrew