卷积神经网络
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卷积在计算机视觉方面的常见应用
卷积在计算机视觉方面的常见应用 一、总结 一句话总结： 卷积在图像锐化、图像模糊、图像的边缘检测方面早有应用，有特定的卷积矩阵，比如图像模糊，就是中间9个全是1，这样就 起到了平均，也就是模糊的作用 二、卷积在计算机视觉方面的常见应用 博客对应课程的视频位置：
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学习笔记TF012:卷积网络简述
ImageNet http://www.image-net.org ，图像标注信息数据库。每年举办大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)。基于ImageNet数据库构建完成目标自动检测分类任务系统。2012年，SuperVision提交卷积神经网络(CNN)。 CNN可用于任意类型数据张量(各分量与相关分量有序排列在多维网格)，当前主要用于计算机视觉。语音识别…
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卷积神经网络工作
其实我们在做线性回归也好，分类（逻辑斯蒂回归）也好，本质上来讲，就是把数据进行映射，要么映射到一个多个离散的标签上，或者是连续的空间里面，一般简单的数据而言，我们很好拟合，只要线性变化一下，然后学习出最好的W就可以了，但是对于一些比较复杂的数据怎么办呢？比如说，对于一个二分类问题，特别是高纬度复杂化之后，数据不一定是线性可分的，这个时候，我们的b…
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利用Tensorflow实现卷积神经网络模型
首先看一下卷积神经网络模型，如下图： 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC池化层：为了减少运算量和数据维度而设置的一种层。 代码如下： n_input = 784 # 28*28的灰度图 n_output = 10 # 完成一个10分类的操作 weights = { #’…
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深度学习卷积网络中反卷积/转置卷积的理解 transposed conv/deconv
搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后，不写下来怕又忘记，根据参考资料，加上我自己的理解，记录在这篇博客里。 先来规范表达 为了方便理解，本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积，卷积输入和核形状都为正方形，x和y轴方向的padding相同，stride也相同。 记号： 。 推翻错误的理解 第一次看到deconv这个词，以为deconv的结果就是卷…
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Deep Learning论文笔记之（五）CNN卷积神经网络代码理解 – blogernice
Deep Learning论文笔记之（五）CNN卷积神经网络代码理解 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，某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样。所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下，一方面在整理过程中，自己的理解也会更深，另一方面也方便未来自己的勘察。更好的还可以放到博客上面与大家交流。因为基础有限，所以对论文的一些理…
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卷积算法归纳总结(浅识）
归纳卷积神经网络的常用算法在卷积算法之前，是有很多图片分类和识别的机器学习算法，像SVM向量机的原理特别复杂，卷积算法还是比较易懂，一方面避免全连接带来的庞大参数，主要通过提取特征值，算法准确率也是最高的，几乎可以跟人工识别相提并论了。 经典算法： 1，LeNet算法： LeNet算法的流程是： Input –>conv2->relu->p…
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MATLAB GUI设计（线性卷积和循环卷积的比较–笔记）
原创循环卷积代码，转载需注明出处 线性卷积与循环卷积的比较 实验目的和要求 掌握循环卷积和线性卷积的原理，与理论分析结果比较，加深理解循环卷积与线性卷积之间的关系。 实验内容和步骤 1） 已知两序列X（n） = ; h（n）=； 求两序列的线性卷积和它们的 N 点循环卷积； 2）设计一个GUI小软件，对N进行设定和调整，显示的序列（用st…
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卷积神经网络的直观解释
内容转自知乎答主OWILite，如有冒犯，告知删除。 链接：https://www.zhihu.com/question/39022858 由于卷积神经网络主要是用于图像处理领域，故而从图像处理领域对卷积神经网络进行解释。 卷积神经网络的目的：识别图像中的特定的形状，比如说曲线。那么将图像输入卷积神经网络后，这个网络应该对感兴趣的形状有较高的输出，而…
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【2021.03.04】使用卷积神经网络实现MNIST（下）
书接上文：【2021.03.03】使用卷积神经网络实现MNIST（上） 本次的学习来源：https://www.bilibili.com/video/BV1HK4y1s7j3 定义优化器 # 定义优化器 model = Digit().to(DEVICE) optimizer = optim.Adam(model.parameters()) 这里使用的是Ad…
