cnn卷积神经网络

分类预测 | MATLAB实现CNN卷积神经网络多特征分类预测

分类预测|MATLAB实现CNN卷积神经网络多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现CNN卷积神经网络多特征分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料致谢分类效果基本介绍本文要用到的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork
机器学习之心·2022-11-27 09:19

10_pytorch_卷积神经网络 CNN

卷积神经网络CNN卷积神经网络是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构,因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果,这一种技术也被广泛的传播和应用.卷积神经网络最常被应用的方面是计算机的图像识别
我是刘管家·2022-11-26 20:36

【Pytorch教程】：卷积神经网络 CNN

Pytorch教程目录TorchandNumpy变量(Variable)激励函数关系拟合（回归）区分类型(分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络CNN卷积神经网络（RNN
_APTX4869·2022-11-26 20:01

手撕CNN卷积神经网络原理（一）

1.神经网络的计算我们常见的比较简单的神经网络如下图所示对于该神经网络，有以下感念1.输入层（inputlayer），可以理解为数学中线性函数y=kx+b中的若干个x2.权重w（weights）：可以理解为数学中线性函数y=kx+b中的k3.偏执量b（bias）：可以理解为数学中线性函数y=kx+b中的b4.a：可以理解为数学中线性函数y=kx+b中的y，但这个y不是该节点输出的结果5.z()激活
Bill～QAQ～·2022-11-26 05:02

机器学习笔记：CNN卷积神经网络

推荐一个网站CNNExplainer(poloclub.github.io)，可以直观地理解CNN的具体过程1，CNN概述卷积神经网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。通过增加卷积层和池化层，可以得到更深层次的网络。与多层感知器相比，卷积神经网络的参数更少，不容易发生过拟合。2，为何CNN更适合图像问题2.1管中窥豹看image的一小部分，就可以识别这个image了，不用看全2.2相
UQI-LIUWJ·2022-11-26 04:12

Tensorflow学习笔记：分类CIFAR10图像数据集来介绍CNN的原理

来分类CIFAR10图像数据集在Tensorflow学习笔记：传统NN和CNN来分类MNIST手写数字数据集，我们研究了如何设计一个简单的Dense神经网络来分类手写数字的图像，然后简单介绍和设计了简单的CNN
AkaCoder404·2022-11-25 17:02

MNIST手写数字集CNN卷积神经网络

目录MNIST手写数字集介绍Softmax网络介绍CNN简介代码参考MNIST手写数字集介绍MNIST图像数据集使用形如[28，28]的二阶数组来表示每个手写体数字，数组中的每个元素对应一个像素点，即每张图像大小固定为28x28像素。MNIST数据集中的图像都是256阶灰度图，即灰度值0表示白色（背景），255表示黑色（前景），使用取值为[0，255]的uint8数据类型表示图像。为了加速训练，我
小王快学习·2022-11-25 15:30

kaggle猫狗分类

本文介绍使用CNN卷积神经网络完成猫狗图像识别，数据集来源于kaggle：[猫狗分类数据集]。
有害诗篇·2022-11-25 11:01

日撸 Java 三百行（51-60天，kNN 与 NB）

10天，基本语法11-20天，线性数据结构21-30天，树与二叉树31-40天，图41-50天，查找与排序51-60天，kNN与NB61-70天，决策树与集成学习71-80天，BP神经网络81-90天，CNN
闵帆·2022-11-25 09:46

卷积神经网络

Datawhale开源学习，机器学习课程，项目地址：https://github.com/datawhalechina/leeml-notesConvolutionalNeuralNetwork本节内容学习了什么是CNN
晨哥是个好演员·2022-11-25 07:01

Batch Normal - 批量规范化(CNN卷积神经网络)

文章目录BatchNormal-批量规范化全连接层卷积层预测过程中的批量规范化从零实现使用批量规范化层的LeNet简明实现小结BatchNormal-批量规范化批量规范化（batchnormalization）[Ioffe&Szegedy,2015]，这是一种流行且有效的技术，是通过对样本数据进行规范化操作(如标准化正态分布、softmax回归等)，使样本数据更加稳定，可持续加速深层网络的收敛速度
Gaolw1102·2022-11-24 22:00

人工智能-深度学习-的框架

知乎参考：https://www.zhihu.com/answer/311284811DNN：是所有类型神经网络的总称单层感知机MLP多层感知机CNN卷积神经网络：图像识别，目标检测，视频检测；VGG好像属于
double_yellow·2022-11-24 18:47

cnn卷积神经网络反向传播,cnn正向传播和反向传播

如何对CNN网络的卷积层进行反向传播在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax。RBF在我的接触中如果没有特殊情况的话应该是“径向基函数”（RadialBasisFunction）。在DNN兴起之前，RBF由于出色的局部近似能力，被广泛应用在SVM的核函数中，当然也有我们熟悉的RBF神经网络（也就是以RBF函数为激活函数的单隐含层神经网络）。如果说把RBF作为卷积神经网络的输出，我觉得如果不
普通网友·2022-11-24 11:20

CNN卷积神经网络

（声明：本文章是在学习他人视频的学习笔记，图片出处均来自该up主，侵权删up主链接：同济子豪兄的个人空间_哔哩哔哩_bilibili）卷积神经网络就像一个黑箱，有输入和输出，输入是一个图像阵列也就是一个图片，输出就是这个图片是啥比如说图片是一个X那么它就输出一个X，O就输出一个O就算这个图片经过一些变换，它的结果仍然不变，并不会被误导也就是它的鲁棒性和抗干扰能力比较强对于计算机来说要识别一些变换的
郁彼*·2022-11-24 07:07

基于python的文字识别系统,python神经网络识别图片

如何快速使用Python神经网络识别手写字符CNN卷积神经网络是一种深度模型。它其实老早就已经可以成功训练并且应用了（最近可能deeplearning太火了，CNNs也往这里面靠。
普通网友·2022-11-23 19:32

深度学习(莫烦 神经网络 lecture 3） Keras

1.6兼容backend2、如何搭建各种神经网络2.1Regressor回归2.2Classifier分类2.3什么是卷积神经网络CNN2.4CNN卷积神经网络2.5什
Zero-One-0101·2022-11-23 15:20

深度学习-------CNN卷积神经网络（卷积层、池化层、全连接层）

1.卷积神经网络CNN卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于图像处理有出色表现。
小飞龙程序员·2022-11-23 12:13

CNN卷积神经网络（三）——VGG网络PyTorch实现

CNN卷积神经网络（三）——VGG网络PyTorch实现VGG网络实现了更深层次的网络设计。
木叶清风666·2022-11-23 09:08

深度学习第24讲：计算机视觉之目标检测算法综述

我们花了大约很多篇的内容来讲CNN卷积神经网络和相关的图像分类经典网络等。但图像分类仅仅是我们入门计算机视觉的第一个任务。
louwill12·2022-11-22 08:47

NLP自然语言处理——文本分类（CNN卷积神经网络）

文本分类是NLP自然语言处理中一项基本功能，它在新闻分类、主题分类、问答匹配、意图识别、情感分类、推断等领域都有涉及。学习应用文本分类任务的难点有被识别语言的复杂性和评测函数的设计等，本篇将介绍一个NLP中的深度学习模型——TextCNN模型，CNN的核心思想是捕捉局部特征，对于文本来说，局部特征就是由若干单词组成的滑动窗口，形同N-gram，CNN的优势在于能够自动地对N-gram特征进行组合筛
难熬吗1884·2022-11-22 04:05

Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现

DeepLearning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘
jim8866·2022-11-22 04:04

CNN卷积神经网络各层的参数和神经元数量的计算方法注释

importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#tensorflow手写数字识别案例importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense,Dropout,Convolution2D,MaxPooling2
思想的牛仔·2022-11-22 04:58

python 调用 tensorflow,C++与python 相互调用-- c++调用tensorflow教程

可参考本教程(tensorflow模型是CNN卷积神经网络)：具体步骤：1.python环境首
旅程1229·2022-11-21 19:04

《易复团队》第5次作业：项目选题

项目基于CNN卷积神经网络，使用大量的数据集进行训练，从而优化处理能力，最终达到能够将被噪声干扰的图片修复并提供给用户的目的。二.NABC
ouc_se_group13·2022-11-21 18:36

9、CNN卷积神经网络

（1）下采样目的：减少数据量，降低运算下采样时通道数不变，高度和宽度发生变化卷积和下采样统称为特征提取，即通过卷积运算找到某种特征；全连接网络做分类（2）卷积：1>明确输入输出的张量维度2>输入的通道数和卷积核的通道数相同3>卷积核的总数和输出通道的个数相同（3）卷积核为3x3的单通道卷积运算：（4）三通道卷积运算，最左边输入的红绿蓝组成一个patch，3x5x5（3为通道数C，5为宽度W，5为高
碳水大炸弹·2022-11-21 14:30

ResNet - 残差神经网络(CNN卷积神经网络)

文章目录ResNet-残差网络定义残差块(Residual)ResNet模型训练模型小结ResNet-残差网络关于ResNet残差网络，最本质且主要的公式如下:f(x)=g(x)+xf(x)=g(x)+xf(x)=g(x)+x可以认为f(x)f(x)f(x)是最终残差网络的输出，g(x)g(x)g(x)是残差网络中两次卷积的输出，xxx是样本数据集。一个残差块的主要结构如下图所示:下面我们来先定义
Gaolw1102·2022-11-20 14:21

常见的CNN卷积神经网络

一、FPN原来多数的objectdetection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的。二、Hourglass通过重复自底向上和自顶向下并联合中间结果的监督用在人体姿态估计中
想成为书呆子·2022-11-20 10:06

CNN卷积神经网络模型预测Fashion数据Tensorflow代码

文章目录前言一、CNN是什么二、代码1.引入库2.读入数据2.1数据预处理2.2查看数据3模型搭建3设置学习率和优化器4训练模型4.1准确率查看查看训练结构测试集准确率总结前言CNN卷积神经网络，Fashion
一颗西柚子·2022-11-20 00:50

CNN卷积神经网络结构

卷积神经网络通常是由四部分组成：输入层、卷积层、下采样层、全连接层和输出层。典型的卷积神经网络中，开始的几层一般是卷积层和下采样层交替出现，靠近输出层的最后几层通常是全连接层，其结构如图2-4所示。一幅原始二维图像输入卷积神经网络网络进入卷积层后，将会被卷积核函数作用提取到输入图像的局部特征，这些局部特征一旦被提取之后，它们之间的位置关系也会随之确定下来。一个卷积核对应一种特征，对同一幅图像采用相
LifeBackwards·2022-11-19 15:30

深度学习——CNN卷积神经网络个人理解笔记汇总

一、卷积神经网络卷积神经网络包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层通常把神经网络的隐藏层分为卷积层和池化层二、卷积层块一般包括：卷积层+激活函数+汇聚层（池化层，又叫下采样层）三、概念及作用1）卷积层（Convolutionallayer）通过卷积操作（线性操作，即在原始图像上平移）对输入图像进行降维和特征提取如图所示，卷积层实际上，就是按照模板（卷积核）的样子扫描原始图像，图像的每个区域通过与
m0_59998867·2022-11-19 13:58

CNN卷积神经网络

CNN卷积神经网络一、什么是CNN卷积神经网络卷积神经网络由三部分组成：输入层、由n个卷积层和池化层的组合组成、全连结的多层感知机分类器。
weixin_43391596·2022-11-19 12:05

【深度学习】通俗理解什么是CNN卷积神经网络

0前言卷积神经网络–CNN最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。CNN有2大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则目前CNN已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。一、CNN解决了什么问题？在CNN出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，效率很低
别出BUG求求了·2022-11-19 07:41

4.3CNN卷积神经网络最详细最容易理解--tensorflow源码MLP对比

自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取：https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html1.1CNN卷积神经网络1.1.1什么是
bclshuai·2022-11-19 07:16

2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章

2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章了解CNN这一篇就够了——关于卷积神经网络的介绍关于卷积的6个基本知识一文读懂深度学习中的各种卷积CNN卷积神经网络的三种基本模式（不懂的话还得多努力啊
coipq4549972·2022-11-19 06:15

LSTM基础理论与实例

前言关于深度学习的算法，主要有CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、CAN生成对抗网络三种。LSTM（LongShort-TermMemory）就是基于RNN而来。
何33512336·2022-11-15 13:38

李宏毅机器学习笔记5：CNN卷积神经网络

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料，在YouTube、网易云课堂、B站都能观看到相应的课程视频，接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充。(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳！）Lecture7:CNN目录一、CNN的引入二、CNN的层次结构三、CNN的小Demo加深对CNN的理解四、CNN的特点在学习
weixin_30628077·2022-11-15 08:22

卷积神经网络案例程序源代码 CNN-Tensorflow交通标志识别 CNN训练人脸识别 CNN通感图像配准 kddcup 数据两层CNN入设检测 Tensorflow,OpenCY实现的CNN车

CNN卷积神经网络案例程序源代码合集matlab/Python等1、深入理解CNN（包括CNN的过程显示和前向后向推倒，以及CNN的应用举例。）
「已注销」·2022-11-13 17:30

Paddle.nn.Conv2D以及在构建CNN卷积神经网络中的参数传递

最近在学习深度学习，采用的是百度的飞桨平台。今天在搭建简单的CNN网络的过程中，对于卷积层，池化层以及全连接层之间的参数传递感到很困惑，查阅资料之后有了一点理解，写在CSDN中做个记录。在官网的paddle.nn.Conv2D的说明文档中提到：“输入和输出是NCHW或NHWC格式，其中N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。卷积核是MCHW格式，M是输出图像通道数，C是输入图像通道数，
代码又崩了？！·2022-11-12 17:04

python+tensorflow CNN卷积神经网络手写字体识别

导入所需的库模块：importosimportcv2importnumpyasnpimporttensorflowastf2importmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflow.compat.v1astfimporttensorflow.compat.v1astf这句话是为了将tensorflow2.x转为1.x，tensorflow1.x更能表现网络结构imp
紫薇大帝·2022-11-08 13:13

CNN卷积神经网络

clearall;closeall;clc;addpath('../data');addpath('../util');loadmnist_uint8;train_x=double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x=double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y=double(train_y');t
我是你的春哥！·2022-11-05 14:03

CNN基本部件-常用激活函数

本文为学习笔记，主要参考魏秀参的《CNN卷积神经网络》这本书和网上部分资料，加
嵌入式视觉·2022-11-04 13:02

3.4 CNN卷积神经网络基础知识-ReLU激活函数(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

3.4CNN卷积神经网络基础知识-ReLU激活函数(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)ReLU激活函数前面介绍的网络结构中，普遍使用Sigmoid函数做激活函数。
aiAIman·2022-11-04 13:28

多元回归分析 | CNN卷积神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）

多元回归分析|CNN卷积神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）目录多元回归分析|CNN卷积神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标训练集数据的
小橘算法屋·2022-11-04 01:57

Yolov5：强大到你难以想象──新冠疫情下的口罩检测

之后学习了CNN卷积神经网络，在完成一个项目需求时，发现卷积神经网络在切割图像方面仍然不太好用。于是我想到了之前看到的Yolov5，实战后不禁感慨一句：真的太强大了！
咋_T细胞·2022-11-02 08:51

初识深度学习-吴恩达

1.欢迎神经网络和深度学习深度学习实践正则化诊断偏差算法结构化机器学习工程CNN卷积神经网络RNN循环神经网络模型LSTMNPL自然语言处理2.什么是神经网络房屋价格预测案例你只需要负责输入数据即可3layerstructureCNNRNN
王摇摆·2022-11-01 23:34

初识RNN2

CNN卷积神经网络的核心当然是卷积存在着一个个填充着数字的小方格，他们被称之为卷积核词向量模型word2vec自然语言处理-词向量模型如何将文本向量化看词频和总体的个数和整体的关系改变顺序不应该改变词频让计算机更好的认识文本词相近应该再向量上的表达应该是相同的学习顺序先学习神经网络再了解词向量模型如何实现文本向量化相近的词应该表达的是相同的含义一些小点在描述一个东西的时候应该要考虑多重的因素应该从
王摇摆·2022-10-31 11:42

初识CNN卷积神经网络

机器学习深度学习人工神经网络神经元神经网络是由大量的神经元相互连接而成的，每个神经元接收线性组合的输入后，给每个神经元加上非线性的激活函数，进行非先线性变换后输出。每两个神经元之间的链接代表加权值，成为权重。不同的权重和激活函数，会导致神经网络不同的输出。【实例】让神经网络来识字举个手写识别的例子，给定一个未知数字，让神经网络识别是什么数字。此时的神经网络的输入由一组被输入图像的像素所激活的输入神
王摇摆·2022-10-29 09:05

西瓜书《学习笔记》-第五章神经网络

正好准备复现一篇有关CNN卷积神经网络论文，所以正好把学过的神经网络进行复习。
二进制多了2·2022-10-24 17:15

基于步态能量图和CNN卷积神经网络的人体步态识别matlab仿真

目录1.算法概述2.部分程序3.算法部分仿真结果图4.完整程序获取1.算法概述步态能量图（GaitEngeryImage,GEI）是步态检测中最非常常用的特征，提取方法简单，也能很好的表现步态的速度，形态等特征。其定义如下：步态周期的判断使用步态剪影的宽、高之比即可，这个值比较容易而且随步态状态呈现周期性变化。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种前馈神
我爱C编程·2022-10-23 16:06

【深度学习】卷积神经网络之图像分类｜CNN、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet

一、CNN卷积神经网络分为卷积层、池化层、全连接层、softmax层。卷积层：卷积核与输入层中的一个区域相连，计算内积后加上权重。
Lydia.na·2022-10-21 15:49
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