卷积神经网络
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CNN中卷积层 池化层反向传播
参考：https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷积层 池化层反向传播： 1，CNN的前向传播 a）对于卷积层，卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和，作为输出矩阵对应位置的值。如果输入矩阵inputX为M*N大小，卷积核为a*b大小，那么输出Y为（M-a+1）*（N-b+1）大小。 …
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利用卷积神经网络(VGG19)实现火灾分类(附tensorflow代码及训练集)
源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建…
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pytorch中，不同的kernel对不同的feature map进行卷积之后输出某一个channel对应的多个feature map如何得到一个channel的feature map
实际上在卷积操作的时候，比如说，我某一层输出的feature map的size为4713*13 channel的数目为7，设经过某卷积层之后，网络输出的feature map的channel的数目为17 从7个channel到17个channel，假设卷积核的kernel为33，那么这个卷积层的参数就有17733，那么，对于一个具体的操作而言 比如说，输出f…
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深度学习笔记 (一) 卷积神经网络基础 (Foundation of Convolutional Neural Networks)
一、卷积 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种在空间上共享参数的神经网络。使用数层卷积，而不是数层的矩阵相乘。在图像的处理过程中，每一张图片都可以看成一张“薄饼”，其中包括了图片的高度、宽度和深度（即颜色，用RGB表示）。 在不改变权重的情况下，把这个上方具有k个输出的小神经网络对应的小块滑遍整个图像，可以得到一个…
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卷积之后尺寸变化
卷积尺度变化 输入矩阵格式: 样本数目，图像高度，图像宽度，图像通道数卷积之后矩阵格式: 样本数目，图像高度，图像宽度，图像通道数 （后三个维度在卷积之后会发生变化）权重矩阵（卷积核的格式:卷积核高度，卷积核宽度，输入通道数，输出通道数（以RGB为例，每个通道对应自己的一个权重矩阵），输出通道数（卷积核的个数）偏置: 输出通道数（一个卷积核对应一个偏置）H_…
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卷积层池化和激活函数的顺序
卷积层池化和激活函数的顺序 简单来讲，先池化后激活和先激活后池化得到的效果是一样的，先池化进行了下采样，那么在激活函数的时候就减少了消耗Activation function after pooling layer or convolutional layer?
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[深度应用]·使用一维卷积神经网络处理时间序列数据
概述 许多技术文章a都关注于二维卷积神经网络（2D CNN）的使用，特别是在图像识别中的应用。而一维卷积神经网络（1D CNNs）只在一定程度上有所涉及，比如在自然语言处理（NLP）中的应用。目前很少有文章能够提供关于如何构造一维卷积神经网络来解决你可能正面临的一些机器学习问题。本文试图补上这样一个短板。 何时应用 1D CNN？ C…
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吴恩达-卷积神经网络
1、灰度图像，边缘检测， 使用核函数的缺点，图像的向量会不断的缩小，另外一个就是边缘的向量相比于中间的向量被覆盖的次数会少很多。解决这个的方法就是padding在图像的周围再添加一圈向量。 2、核函数通常是奇数维向量 3、卷积层， 池化层：选出某一区域的最大值，另外还有 平均池化，就是求一个小区域的均值 ，全连接层：类似于普通的神经网络，将最后的比如120…
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神经网络训练时出现 无法获取卷积算法的问题 tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize
使用训练环境： Tensorflow 2.2.0，CUDA 10.1，cuDNN 7.6.5。 当实例化VGG16卷积基时，出现了无法获取卷积算法的问题，提示可能因为cuDNN无法初始化。 打开代码文件在前面添加如下行，问题得以解决。 from tensorflow.compat.v1 import ConfigProtofrom tensorf…
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狄利克雷卷积&莫比乌斯反演证明
狄利克雷卷积简介 卷积这名字听起来挺学究的，今天学了之后发现其实挺朴实hhh。 卷积： “（n）”表示到n的一个范围。设\(f,g\)是两个数论函数（也就是说，以自然数集为定义域的复数值函数），则卷积运算\(f\ast g\)定义为 \[(f\ast g)(n) = \sum_{ij=n}{f(i)g(j)} \] 另一种写法就是： \[(f\ast g)(…
