cnn卷积神经网络

压缩去噪利器---自编码器（AutoEncoder）

博主也在往期的推文中也介绍了CNN卷积神经网络和BP神经网路的原理，还不熟悉CNN卷积神经网络原理的小伙伴可以翻
Chile_Wang·2020-08-03 12:52

pytorch—CNN卷积神经网络实现mnist手写体识别

接上篇文章的线性模型是一个实验,这次使用pytorch实现神经网络LENET5手写识别MNIST卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条和物体局部，之后的平均池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。科普一下LENET5:手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，
Kallen_man·2020-08-03 10:03

CNN卷积神经网络应用于人脸识别（代码实现）(1)图片加载

声明：本文采用的代码来自博主点击这里，并对此进行了改进。此项目是基于CNN的多分类项目，是一个简单易懂且简单易懂的项目，非常适合初学者学习。项目采用的是olivettifaces人脸数据库，这里不过多介绍，原博主已经说明的很详细，我只做代码研究。代码的主要功能是将整个数据库分为训练集，验证集，以及测试集。首先，导入需要用到的库。importosimportsysimporttimeimportnu
Ever_glow·2020-08-02 15:55

(CNN卷积神经网络)用pytorch实现多层感知机（MLP)（全连接神经网络FC）分类MNIST手写数字体的识别...

1.导入必备的包1importtorch2importnumpyasnp3fromtorchvision.datasetsimportmnist4fromtorchimportnn5fromtorch.autogradimportVariable6importmatplotlib.pyplotasplt7importtorch.nn.functionalasF8fromtorch.utils.da
weixin_30666753·2020-08-02 14:40

TensorFlow学习:CNN卷积神经网络--Mnist手写数字识别

手写数字识别–CNN卷积神经网络1、采用TensorFlow中的mnist数据集（可以取网站下载它的数据集，http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）2、卷积神经网络结构图：说明
zqzq19950725·2020-08-01 09:26

CNN卷积神经网络原理

这篇文章属于总结性文章，文中引用了其他博主的概述和图片，如有不妥，请联系删除。1、机器识图当人看见一张图片时可以直观的看出图片里面的具体信息到底有上面，但是机器也是一下子就可以识别图片的吗？当然不是！机器需要将图片切分成很多个小块，然后从每一个小块中提取某些低级特征，然后再在取得的低级特征再次提取中级特征，然后再提取高级特征。这些提取特征过程都是抽象化的，因为你很难用语言描述出机器到底提取了什么特
你的晴天！·2020-08-01 06:18

CNN卷积神经网络

CNN是一种多层神经网络，基于人工神经网络，在人工神经网络前，用滤波器进行特征抽取，使用卷积核作为特征抽取器，自动训练特征抽取器，就是说卷积核以及阈值参数这些都需要由网络去学习。图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。一般卷积神经网络的结构：前面featureextraction部分体现了CNN的特点，featureextraction部分最后的输出可以作为分
zbxzc·2020-08-01 02:38

深度学习之CNN卷积神经网络（一）手写数字识别

代码如下importtensorflowastfimportrandomfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#随机种子tf.set_random_seed(1)#数据mnist=input_data.read_data_sets(r'MNIST_data',one
繁华三千东流水·2020-07-31 21:26

深度学习之CNN卷积神经网络（二）MNIST手写数字识别和tensorboard可视化

代码如下importtensorflowastfimportrandomimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#种子tf.set_random_seed(1)#数据mnist=input_data.read_data_sets(r'MNIST_data',one_hot=
繁华三千东流水·2020-07-31 21:26

深度学习之CNN卷积神经网络（三）MNIST手写数字识别模型封装写法

代码如下importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#随机种子tf.set_random_seed(1)#数据mnist=input_data.read_data_sets(r'MNIST_data',one_hot=True)#超参数learning_tare=0.03n_times=15b
繁华三千东流水·2020-07-31 12:47

基于卷积神经网络CNN的手写数字识别

基于卷积神经网络CNN的手写数字识别1.CNN卷积神经网络中的几个概念卷积核(ConvolutionKernel)卷积(Convolution)池化(Pooling)2.导入mnist手写数据集3.构建卷积神经网络
AddVH·2020-07-29 19:10

深度理解卷积--使用numpy实现卷积

卷积在深度学习里CNN卷积神经网络是最常见的概念，可以算AI届的helloworld了。
languageX·2020-07-29 00:07

可视化CNN卷积神经网络-- 之一

本文地址：http://blog.keras.io/how-convolutional-neural-networks-see-the-world.html本文作者：FrancoisChollet使用Keras探索卷积网络的滤波器本文中我们将利用Keras观察CNN到底在学些什么，它是如何理解我们送入的训练图片的。我们将使用Keras来对滤波器的激活值进行可视化。本文使用的神经网络是VGG-16，
visionshop·2020-07-28 14:05

很不深度的深度学习day2

常见的激活函数：卷积神经网络CNN卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是深度学习中最重要的概念之一20世纪60年代，HubeI和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现
pipi_LovelyGirl·2020-07-28 04:54

python机器学习库keras——CNN卷积神经网络人脸识别

全栈工程师开发手册（作者：栾鹏）python教程全解github地址：https://github.com/626626cdllp/kears/tree/master/Face_Recognition图片来源图片中共40个人，每人10张图片，每张图片高57，宽47。共400张图片。读取图片的py文件importnumpyimportpandasfromPILimportImagefromkeras
数据架构师·2020-07-28 02:19

神经网络中转置卷积上采样与反最大池化上采样的对比

目前，CNN卷积神经网络中，图像上采样通常有两种方法，分别是FCN网络使用的转置卷积和segnet中使用的反最大池化。
haohulala·2020-07-27 23:13

CNN卷积神经网络训练时占多少显存（GPU）的计算

以前总看见别人说某某神经网络参数量有多少，大概占用多大的显存等等描述，但心里却并不知道为什么是这么多，今天看到这篇文章，大体上有了一定的理解。参数量的计算：「VGGNetwork」，牛津大学VGG实验室设计的架构，将AlexNet的8层提高到了19层，真正让深度这个词得以充分体现。从VGG开始，人们不再使用太大的卷积核，取而代之的是若干个小卷积核的组合。比如，3个步长为1的3X3卷积核，可以拥有1
小刘同学_·2020-07-27 17:47

CNN卷积神经网络原理及示例

一.原理CNN由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成：Convnets背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。局部感受野如果想保留图像中的空间信息，那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。然后，编码局部结构的简单方法是将相邻输入神经元的子矩阵连接成属于下一层的单隐藏层神经元。这个单隐藏层神经元代表
RosebudTT·2020-07-27 17:56

Keras【Deep Learning With Python】CNN卷积神经网络（看不懂你打我系列）

文章目录前言1CNN概述2我的分析3代码实现4代码分析6结果前言本文分为CNN讲解和keras实现CNN（mnist数据集）两部分。1CNN概述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks/CNNs/ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数，普通
Li xiang007·2020-07-27 14:40

PyTorch搭建CNN网络之CNN卷积神经网络

卷积神经网路CNN所有的伟大，源于一个勇敢的开始！1.神经网络基础1.1神经网络模型介绍神经网络（NeuralNetworks，NN）是一种模仿人类神经元之间信息传递的数学算法模型。本节将介绍3种经典的神经网络模型结构，分别是M-P神经元模型、感知机模型和多层感知机模型。1.1.1M-P神经元模型1943年，心理学家沃伦·麦卡洛克（WarrenMcCulloch）和数理逻辑学家沃尔特·皮兹（Wal
小鱼丸细面~·2020-07-25 10:53

tensorflow基于CNN实战mnist手写识别(小白必看)

通过这篇文章，你能够学习到tensorflow一些方法的用法mnist数据集的使用方法以及下载CNN卷积神经网络具体python代码实现CN
·2020-07-20 09:50

深度篇—— CNN 卷积神经网络(四) 使用 tf cnn 进行 mnist 手写数字 代码演示项目

返回主目录返回CNN卷积神经网络目录上一章：深度篇——CNN卷积神经网络(三)关于ROIpooling和ROIAlign与插值本小节，细说使用tfcnn进行mnist手写数字代码演示项目本项目github
万道一·2020-07-11 18:45

TensorFlow入门教程

TensorFlow入门教程之1:基本概念以及理解TensorFlow入门教程之2:安装和使用TensorFlow入门教程之3:CNN卷积神经网络的基本定义理解TensorFlow入门教程之4:实现一个自创的
橙色闪光·2020-07-10 18:11

深度学习进阶（六）--CNN卷积神经网络调试，错误历程总结

总结一下今天的学习过程（注：我此刻的心情与刚刚三分钟前的心情是完全不一样的）（昨天在想一些错误，今天又重拾信心重新配置GPU环境，结果很失败，不过现在好了，在寻思着今天干了什么的时候，无意间想到是不是自己方法入口不对啊。结果果然很幸运的被我猜到了，，，哈哈哈，我的心情又好了）总结最大的体会：有的时候在代码不能运行的时候，可是尝试先看看学习代码，起码从代码的入口调用看起、看清、看准，不要整个全网基本
每天八小时·2020-07-10 05:00

CNN卷积层到全连接层的输入格式变换错误 tf.reshape()和slim.flatten()

TypeError:FailedtoconvertobjectoftypetoTensor.Contents:[None,9216].Considercastingelementstoasupportedtype.在CNN
斗禾66·2020-07-09 18:40

Network In Network

1.NetworkInNetwork(paper)(0)DeepLearning-TensorFlow(12)CNN卷积神经网络_NetworkinNetwork学习笔记(1).NetworkinNetwork
xyq_learn·2020-07-09 16:38

MNIST数据库处理--matlab生成mnist_uint8.mat

我的上一篇博客CNN卷积神经网络手写数字识别实例及代码详解中使用了mnist_uint8.mat数据，但我们最初下载的数据一般是从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html
非文艺小燕儿_Vivien·2020-07-09 16:15

【深度学习】5：CNN卷积神经网络原理

这篇CNN卷积神经网络的原理介绍，也是自己通过收集来的资料阅读、理解、操练后，有了一定的见解后才拙笔，里面的内容我会尽量详尽，不清楚明白的地方，望大家慧眼指出。–--
zzZ_CMing·2020-07-09 07:09

【深度学习】8：CNN卷积神经网络与sklearn数据集实现数字识别

因为CNN卷积神经网络用MNIST数据集、sklearn数据集代码很多部分都很相似，这一篇就不附详细说明，源码最下。
zzZ_CMing·2020-07-09 07:09

Deep Learning 19_深度学习UFLDL教程：Convolutional Neural Network_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）...

理论知识：Optimization:StochasticGradientDescent和ConvolutionalNeuralNetworkCNN卷积神经网络推导和实现、Deeplearning：五十一
weixin_30924079·2020-07-08 15:25

CNN，RNN，LSTM（更新中。。。）

CNN卷积神经网络-----局部感受，参数共享。属于前馈神经网络RNN循环神经网络LSTM网络（LongShortTerm）是RNN的一种特殊类型。
安于此生__·2020-07-08 00:24

猫狗大战——基于TensorFlow的猫狗识别（4）

关于猫狗识别是机器学习和深度学习的一个经典实例，下来小玉把自己做的基于CNN卷积神经网络利用Tensorflow框架进行猫狗的识别的程序和注释都分享给大家，源码我放在了GitHub上，欢迎star！
i小玉·2020-07-07 22:56

人脸识别技术

目录一、人脸识别技术概述二、深度学习技术的原理三、梯度下降四、基于CNN卷积神经网络进行人脸识别一、人脸识别技术概述人脸识别技术大致由人脸检测和人脸识别两个环节组成。
贝拉美·2020-07-06 20:11

CNN卷积神经网络总结

最近学习了CNN相关知识，这里来做个总结，当然本文更多是从感性的角度来理解的，相信在读过本文的介绍后去读其它更专业的文章或者读过其它文章来读本文都能加深对CNN的理解。本文主要分为神经网络和CNN来分别介绍，可以说CNN是神经网络的衍生版本。当然，由于也是初步理解，可能有较多不足或者错误之处，望能够提出相互进步。一、神经网络神经网络相比于之前的一些传统机器学习算法如支持向量机的特别之处就在于它能够
请求和清风明月·2020-07-05 06:54

多尺度特征融合

CNN卷积神经网络的层数的加深的过程，是特征提取从低层次到高层的语义特征的提取过程。
jmu_sxc·2020-07-04 20:18

HLS实现YOLO神经网络系列（一）

一.简介从2019年十一月之后，就开始学习使用HLS实现CNN卷积神经网络，对YOLO算法进行加速了。
alangaixiaoxiao·2020-07-04 10:51

递归网络卷积网络结合(CNN+RNN)

文章目录1.CNN+RNNCNN卷积神经网络RNN递归神经网络1.1相同点:1.2不同点:1.3组合方式实现2.图片标注2.1问题描述:2.2模型设计2.3模型设计2.4模型运行2.5图片标注升级3.视频行为识别
小白逆袭记·2020-07-04 04:29

TensorRT Inference引擎简介及加速原理简介

TensorRTInference引擎简介及加速原理简介简介TensorRT加速原理TensorRT直接支持的层TensorRT--8-bitInference结果简介最近在做CNN卷积神经网络量化方面的工作
lxk2017·2020-07-02 10:33

RNN基本结构解读

Encoder-Decoder2.1Encoder-Decoder的基本结构2.2Encoder-Decoder应用范围：2.3Encoder-Decoder缺点3.LSTM3.1LSTM基本结构参考：在计算机视觉领域，最常用的网络结构就是CNN
黑白77·2020-07-02 08:14

机器学习理论篇之CNN 卷积神经网络

CNN卷积神经网络一.定义卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，对于大型图像处理有出色表现。
NFMSR·2020-07-01 12:13

自我对CNN卷积神经网络的初解和CNN过程的图示

目录1.自我对卷积神经网络的认识1.1卷积层1.2激活层1.3池化层1.4全连接层2.CNN过程视图化1.自我对卷积神经网络的认识从输入到输出，我们输入的数据要经历卷积层，激活层，池化层等反复数据转换，最后通过全连接层，输出的数据以最大的概率来判断与标签的符合程度。1.1卷积层卷积层是用来提取信息的特征。该处理过程让我想起了离散傅里叶变换，将时域信号转换到频域，再通过观察频域的频谱图，分析出信号的
Kolo_Tong·2020-07-01 03:14

【深度学习】6：RNN递归神经网络原理

前言：自己学习研究完CNN卷积神经网络后，很久的一段时间因为要完成自己的毕业设计就把更新博客给耽搁了。瞎忙了这么久，还是要把之前留的补上来。因为“种一棵树最好的时间是在十年前，其次就是现在！”
zzZ_CMing·2020-06-30 21:35

【深度学习】5：CNN卷积神经网络原理

这篇CNN卷积神经网络的原理介绍，也是自己通过收集来的资料阅读、理解、操练后，有了一定的见解后才拙笔，里面的内容我会尽量详尽，不清楚明白的地方，望大家慧眼指出。–--
zzZ_CMing·2020-06-30 20:48

实战+原理--手写数字识别--CNN卷积神经网络--matlab

实战+原理–手写数字识别–卷积神经网络–matlabMarshalZheng2019-04-13文章目录实战+原理--手写数字识别--卷积神经网络--matlabTargetDatasetDataset-convertedintobmpTrainTestResultTheoryaboutCNN(ConvolutionalNeuralNetworks)Target使用卷积神经网络进行手写数字识别–进
Marshal Zheng·2020-06-30 20:18

基于Inception-v3的CNN迁移学习框架训练实例

CNN卷积神经网络迁移学习实例对特定肿瘤影像数据进行等级分类预测摘要：本文介绍基于Inception-v3的迁移学习方法应用，并用该方法对一批特定的数据进行训练。
查永春·2020-06-30 20:55

机器学习/深度学习/自然语言处理学习路线 Stanford机器学习笔记 TensorFlow人工智能引擎入门教程之系列

人工智能引擎入门教程所有目录http://my.oschina.net/yilian/blog/664632TensorFlow人工智能引擎入门教程之一基本概念以及理解TensorFlow人工智能引擎入门教程之三实现一个自创的CNN
learn deep learning·2020-06-30 18:47

Keras+CNN模型识别手写数字（mnist）详细分析

CNN模型CNN卷积神经网络，包含卷积层（卷积运算提取输入的不同特征，更多层的网络能从低级特征中迭代提取等复杂的特征），线性整流层（RELU），池化层（卷积后会得到维度很大的特征，将特征切成几个区域，取最大值或平均值
DongDu_rabbit·2020-06-30 17:36

Tensorflow 入门学习11.CNN卷积神经网络原理1.（卷积基本概念）

本文学习内容来自《TensorFlow深度学习应用实践》《深度学习》卷积网络（convolutionalnetwork）（LeCun，1989），也叫作卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork，CNN），是一种专门用来处理具有类似网络结构的数据的神经网络。它是从信号处理衍生过来的一种对数字信号处理的方式，发展到图像信号处理上演变成一种专门用来处理具有矩阵特征的网络结构处理
谢厂节_编程圈·2020-06-30 04:21

keras 学习 CNN LSTM

搭建神经网络步骤3数据格式(data_format)4模型5keras源码分析第二章多层感知器DNN1、单个神经元2、多层感知机3、怎么训练MLP（BP算法）4、反思5、使用keras构建MLP第二章CNN
x1131230123·2020-06-29 23:11

pytorch搭建CNN卷积神经网络详解

个人觉得应该先写卷积操作的常见技术和公式操作，才能对卷积输入维度（结果），输出维度（结果）有更直观的了解吧。简单介绍一下卷积的常用trick：PaddingStriding下方是输入输出公式（本人开始也很困惑，找到对应公式后，就十分明朗了）：n:原始输入的维度|f:卷积核的大小|p：padding的大小|s:stride的大小nopadding:n-f+1padding:n+2p-f+1strid
troublemaker、·2020-06-29 14:24
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