卷积神经网络(Andrew 第64页

可视化探索卷积神经网络提取特征

前言卷积神经网络的发展主要是为了解决人类视觉问题，不过现在其它方向也都会使用。发展历程主要从Lenet5->Alexnet->VGG->GooLenet->ResNet等。

weixin_33953249·2023-04-08 10:26

目标检测从入门到精通—概述（一）

摘要：在今天之前我的大部分时间都花在学习图像的分类上，主要是学习经典的卷积神经网络（LeNet/AlexNet/NIN/VGG/Google/ResNet）等等，然后利用迁移学习(transferlearning

君临天下夜未央·2023-04-08 10:01

元学习初探综述

1980年，KunihikoFukushima提出了第一个卷积神经网络。从那时起，由于计算能力的不断提高和机器学习社区的巨大努力，深度学习算法在与计算机视觉相关的任务上从未停止过提高它们的性能。

听风1996·2023-04-08 09:58

BERT在CNN上也能用？看看这篇ICLR Spotlight论文丨已开源

如何在卷积神经网络上运行BERT？

字节跳动技术范儿·2023-04-08 07:13

【论文解读】用于卷积神经网络的注意力机制(Attention)----CBAM: Convolutional Block Attention Module

对于卷积神经网络生成的featuremap，CBAM从通道和空间两个维度计算featuremap的attentio

liyonghong·2023-04-08 07:20

动手学深度学习-（李牧）PyTorch版本

目录编辑目录1.深度学习简介2.预备知识3.深度学习基础4.深度学习计算5.卷积神经网络6.循环神经网络7.优化算法8.计算性能9.计算机视觉10.自然语言处理环境参考（大家可以在这里下载代码）原书地址

M_Q_T·2023-04-08 03:06

使用Pytorch和PyG实现GraphConv

GraphConv是一种图卷积神经网络（GCN）层，可以应用于图形数据的分类、回归和聚类等任务。

instant_side·2023-04-08 00:30

深度学习算法及卷积神经网络

目录标题传统神经网络矩阵计算：正则化：激活函数sigmoid损失函数前向传播激活函数Relu数据预处理DROP-OUT卷积神经网络(CNN)1.CNN网络的构成2.卷积层2.1卷积的计算⽅法2.2padding2.3stride2.4

海星？海欣！·2023-04-07 21:20

深度学习·理论篇(2023版)·第011篇卷积神经网络计算公式与参数量频域计算：卷积计算详解+卷积层全连接层池化层参数量计算+计算频域卷积

恭喜本博客浏览量达到两百万，CSDN内容合伙人，CSDN人工智能领域实力新星~本文章为2021版本迭代更新版本，在结合有效知识的基础上对文章进行合理的增加，使得整个文章时刻顺应时代需要本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通过将深度学习知识与Pytorch的高效结合，帮助各位新入门的读者理解深度学习各个模板之间的关系，这些均是在Pytorch上实现的，可以

LiBiGo·2023-04-07 21:03

Transformer 杂记

卷积神经网络（CNN）是如何进行物种分类的.它实际是直接对特征进行识别，也就是卷积神经网络最基本的作用：提取图像的特征。

蓝胖胖▸·2023-04-07 18:00

Amazon SageMaker：搭建企业级AI模型的完整解决方案

3案例一：快速构建图像分类应用3.1卷积神经网络3.2本地测试版本3.3AmazonSageMaker版本4案例二：快速构建AI绘画应用4.1扩散模型简介4.2模型构建与部署4.3AI绘画测试(文生图)

Mr.Winter`·2023-04-07 14:33

【SSconv：全色锐化：显式频谱-空间卷积】

由于卷积神经网络（CNN）的灵活结构，它们已成功地应用于泛锐化问题。然而，大多数现有方法

小郭同学要努力·2023-04-07 13:59

关于神经网络

卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种用于图像识别、语音识别等任务的深度学习算法。

刘燕飞MVP·2023-04-07 13:37

关于CNN卷积神经网络

CNN代表卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）它是一种深度学习算法，特别适用于处理图像和视频数据。

刘燕飞MVP·2023-04-07 13:26

卷积神经网络项目实战,卷积神经网络应用实例

怎样用python构建一个卷积神经网络用keras框架较为方便首先安装anaconda，然后通过pip安装keras以下转自wphh的博客。

小浣熊的技术·2023-04-07 11:41

卷积神经网络CNN实战7

数据增强（Dataaugmentation）增加训练数据，则能够提升算法的准确率，因为这样可以避免过拟合，而避免了过拟合你就可以增大你的网络结构了。当训练数据有限的时候，可以通过一些变换来从已有的训练数据集中生成一些新的数据，来扩大训练数据。数据增强的方法有：1）水平翻转（旋转）2）随机裁剪(crop采样)如原始图像大小为256256，随机裁剪出一些图像224224的图像。如下图，红色方框内为随机

Mr Robot·2023-04-07 11:03

十、CNN卷积神经网络实战

一、确定输入样本特征和输出特征输入样本通道数4、期待输出样本通道数2、卷积核大小3×3具体卷积层的构建可参考博文：八、卷积层设定卷积层torch.nn.Conv2d(in_channels=in_channel,out_channels=out_channel,kernel_size=kernel_size,padding=1,stride=1)必要参数：输入样本通道数in_channels、输出

beyond谚语·2023-04-07 11:00

图表示学习

2、针对图表示学习的两个不同视角3、基于图结构的表示学习4、基于图特征的表示学习（1）图神经网络的发展（2）谱域上的图卷积（3）谱域图卷积网络（4）ChebyNet（5）图卷积神经网络GCN（6）消息传递网络

sliver呀·2023-04-07 09:07

【论文笔记·RL】Traffic Signal Control Based on Reinforcement Learning with Graph Convolutional Neural Nets

TrafficSignalControlBasedonReinforcementLearningwithGraphConvolutionalNeuralNets摘要之前的强化学习方法都是用的是标准的神经网络，如卷积神经网络

lokol.·2023-04-07 09:37

IEArch-卷积神经网络

一、感受这次作业的神经网络是比上一次作业复杂的，上一次作业是“多层感知机（MLP）”，这一次的作业是“卷积神经网络（CNN）”。

living_frontier·2023-04-07 08:53

使用PyG（PyTorch Geometric）实现基于图卷积神经网络（GCN）的节点分类任务

文章目录基本介绍PyTorchGeometric图卷积神经网络GCN节点分类任务实现Cora数据集搭建GCN模型训练与测试迭代并输出完整代码基本介绍PyTorchGeometricPyG（PyTorchGeometric

1 + 1=王·2023-04-07 05:50

提升卷积神经网络能够跨分辨率识别

为了让卷积神经网络能够跨分辨率识别，可以采用以下方法：数据增强通过数据增强技术，可以扩展数据集，从而提高卷积神经网络的鲁棒性和泛化能力。

weixin_40895135·2023-04-07 04:59

卷积神经网络经典模型

卷积的经典网络模型：AlexNet、VGGNet、ResNet、IceptionNet和MobileNet1.AlexNet2.VGGNet3.ResNet4.InceptionNet很多时候会在卷积层后面再加一个1*1的卷积层来调节通道的深度。5.MobileNet转载于:https://www.cnblogs.com/jmy319/p/10732556.html

weixin_30267697·2023-04-07 04:57

卷积神经网络——各种网络的简洁介绍和实现

各种网络模型：来源《动手学深度学习》一，卷积神经网络（LeNet）LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。下面我们分别介绍这两个模块。

瞳瞳瞳呀·2023-04-07 04:54

现代卷积神经网络经典架构图

卷积神经网络（LeNet）net=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,padding=2),nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d(kernel_size

快乐的米米·2023-04-07 04:20

几种经典的卷积神经网络模型

1.卷积神经网络解决的问题我们构造了⼀个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进⾏分类。每张图像⾼和宽均是28像素。

zjz_xn·2023-04-07 04:18

卷积神经网络可以在某种程度上跨分辨率

卷积神经网络在某种程度上可以跨分辨率，但是不同的分辨率之间还是存在差异的。对于卷积神经网络，每个卷积层都可以看做是一系列的卷积核，这些卷积核会对输入的图像进行卷积操作，从而提取特征。

weixin_40895135·2023-04-07 04:46

经典卷积神经网络模型盘点

前言卷积神经网络在图像数据的处理中大放异彩。最早发布的卷积神经网络LeNet已经能取得与支持向量机相媲美的结果，深度学习时代又诞生了各种深度网络，特点和适用背景也各不相同。

Wang Dachui·2023-04-07 04:15

Pytorch_第十篇_我对卷积神经网络（CNN）的理解（包含例子）

我对卷积神经网络（CNN）的理解（包含例子）Introduce卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks），简称CNN。

沁泽呀·2023-04-07 04:17

Coordinate Attention和BiFPN

BiFPN)网络结构原理结构代码优缺点1坐标注意力机制(CoordinateAttention)论文：http://arxiv.org/abs/2103.02907源码：https://github.com/Andrew-Qibin

勇敢牛牛@·2023-04-07 04:29

深度学习关键网络架构及其在Keras中的应用

图像数据：二维卷积神经网络。声音数据（比如波形）：一维卷积神经网络（首选）或循环神经网络。文本数据

机器很不爱学习·2023-04-06 22:42

Tensorflow2.0: tf.Keras之简单卷积神经网络模型构建

先介绍训练所使用的数据集iris鸢尾花数据集（iris)是常用的分类实验数据集，有Fisher与1936年收集整理。iris包含150条数据，3个类别（Setosa,Versicolour,Virginica)，每类50条数据，每条数据包含4个数值属性（花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度）。从sklearn数据库可导入iris数据集：fromsklearn.datasetsimportload

James.TCG·2023-04-06 21:02

LargeKernel3D: Scaling up Kernels in 3D Sparse CNNs

Abstract近期2D卷积神经网络的进展已经表明大卷积核非常重要。

fish小余儿·2023-04-06 19:34

十、卷积神经网络

文章目录1、单层卷积神经网络的构成和简单卷积神经网络2、卷积神经网络的池化层3、一个卷积神经网络的例子4、使用卷积神经网络的原因THEEND1、单层卷积神经网络的构成和简单卷积神经网络\qquad假定第

Dragon Fly·2023-04-06 19:35

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 9 卷积神经网络结构分析

终于进入我们的主题了ConvNets或者CNNs，它的结构和普通神经网络都一样，之前我们学习的各种技巧方法都适用，其主要不同之处在于：ConvNet假定输入的是图片，我们根据图片的特性对网络进行设定以达到提高效率，减少计算参数量的目的。1.结构总览首先我们分析下传统神经网络对于图片的处理，如果还是用CIFAR-10上的图片，共3072个特征，如果普通网络结构输入那么第一层的每一个神经单元都会有30

bea_tree·2023-04-06 18:37

python毕业设计深度学习车道线识别检测系统 - 自动驾驶 opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练0

kooerr·2023-04-06 15:12

菜鸟笔记之《FASTGCN: FAST LEARNING WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS VIA IMPORTANCE SAMPLING》

一般认为，基于图的卷积神经网络模型来自于两个方面，一方面是谱图理论，一方面是表征学习，如nod

mying_三丘·2023-04-06 12:51

深度学习算法的几个难点

andrew在google的工作，也就是那只猫，其实训练过程是让人很费解的。为了缩短训练时间，项目组采用了分布式训练的方式。采用了1000台计算机，在不同的计算机上存储不同的

zchang81·2023-04-06 09:46

cnn是深度神经网络吗,cnn神经网络算法

通常我们了解的DNN（深度神经网络），CNN（卷积神经网络），RNN（循环神经网络），LSTM（长短期记忆网络）都是隶属于深度学习

aifans_bert·2023-04-06 08:19

深度学习中的算法学习与记忆，利用故事联想帮助大家记忆，每个人都会

为了实现这个目标，他研究了很多算法，其中包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络、以及很多算法

微学AI·2023-04-06 08:40

机器学习与深度学习（十二）：卷积神经网络CNN

卷积神经网络目前的应用：分类任务（图像分类）；同类推荐（以图搜图，同款推荐）；物体检测（识别出物体，以及是什么物体，如无人驾驶汽车）；图像内容分隔；人脸识别（刷脸登录、刷脸支付）；关键点定位；图像内容描述

楠哥哥_0b86·2023-04-06 05:27

卷积神经网络如何实现提取特征

目录图像在计算机中的存储1、黑白或灰度图像如何存储在计算机中2、彩色图像如何存储在计算机中矩阵的特征值与特征向量图像特征与特征向量卷积提取特征总结图像在计算机中的存储图像其实就是一个像素值组成的矩阵。1、黑白或灰度图像如何存储在计算机中在这里，我们已经采取了黑白图像，也被称为一个灰度图像。这是数字8的图像。现在，如果我们进一步放大并且仔细观察，你会发现图像变得失真，并且你会在该图像上看到一些小方框

·2023-04-06 01:10

CNN卷积神经网络基础知识

1卷积1.1卷积核大小的选择1.选择奇数卷积核①.保护位置信息，奇数卷积核的中心点位置在中心，有利于定位任务。②.padding时左右对称。2.在感受野相同的情况下优先选择较小的卷积核以减少计算量①.两个3x3卷积核的感受野与一个5x5卷积核的感受野相同②.两个3x3卷积核的参数量为3x3x2=18，而一个5x5卷积核的参数量为5x5=25。③.两个3x3卷积核比一个5x5卷积核多进行了一次非线性

aolaf·2023-04-05 22:05

目标检测 YOLO v3 验证 COCO 模型

YOLO，是YouOnlyLookOnce的缩写，一种基于深度卷积神经网络的物体检测算法，YOLOv3是YOLO的第3个版本，检测算法更快更准，2018年4月8日。

SpikeKing·2023-04-05 20:21

深度学习（目标检测）：YOLO网络学习笔记（YOLO v1，YOLO v2和 YOLO v3）

一阶段方法：YOLO系列模型都是一阶段方法，这一类方法可以一步到位地使用卷积神经网络进行特征提取并输出标注框。两阶段方法：两阶段阶段方法包括Faster-RCNN和

北岛寒沫·2023-04-05 17:51

机器学习之卷积神经网络：日撸Java三百行day71-80

1、什么是卷积神经网络在神经网络那一篇中，对ANN有了初步的了解。

陈序袁·2023-04-05 15:40

第一周：卷积神经网络

第一周：卷积神经网络1.0重点1.1计算机视觉1.2边缘检测示例1.3更多边缘检测内容1.4PaddingConvolution的分类1.5卷积步长Convolutioninmathtextbook:1.6

SuperFeHanHan·2023-04-05 15:34

深度学习（四）卷积神经网络CNN

由全连接层组成的网络，已经有了很强大的功能，可以表示出输入间的任意线性关系，但是在实际应用中，需要处理的数据不仅仅是简单二维数组，更多的是图片视频等。假设有一张512x512的图片，通过一个有8个神经元的隐藏层，就有个参数需要计算（没有算上RGB通道），很显然这是不现实的。1.卷积卷积运算在图片上可以实现边缘检测，也就是通过不同的卷积核提取出不同的边缘特征，这些合在一起就能够提取出一张图片里的主要

升不上三段的大鱼·2023-04-05 15:18

细品经典：LeNet-1, LeNet-4, LeNet-5, Boosted LeNet-4

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达LeNet是一种经典的图像分类深度学习卷积神经网络，已有大量的文献综述讨论。

flyfor2013·2023-04-05 14:03

机器学习笔记（十三）：TensorFlow实战五（经典卷积神经网络： LeNet -5 ）

1-引言之前我们介绍了一下卷积神经网络的基本结构——卷积层和池化层。通过这两个结构我们可以任意的构建各种各样的卷积神经网络模型，不同结构的网络模型也有不同的效果。

LiAnG小炜·2023-04-05 14:56

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