卷积神经网络
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知识图谱和图卷积（贪心学院）——学习笔记
层级结构：每一层的训练结果依赖于上一层的。 图像二维数据，语音一维数据可以二维表示。可通过欧几里得空间数据进行表示。 然而也有无法表示的，例如微信数据里的人与人之间关系，图（无距离信息，空间信息）。因而出现了图卷积。 频域与时域两条线，GCN可以用于时域的处理。 二、图卷积基本框架： 5个点，形成5×5的邻接矩阵。形容两两之间…
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tensorflow 1.0 学习：卷积层
在tf1.0中，对卷积层重新进行了封装，比原来版本的卷积层有了很大的简化。 一、旧版本（1.0以下）的卷积函数：tf.nn.conv2d conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None ) 该函数定义在tensorflow/…
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卷积网络基础(卷积层和全连接层)
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注意：卷积运算的简单理解
卷积操作是对图像处理时，经常用到的一种操作。它具有增强原信号特征，并且能降低噪音的作用。 那么具体是如何计算的呢？ 步骤： 1）将算子围绕中心旋转180度 2） 滑动算子，使其中心位于输入图像g的（i，j）像素上 3） 利用公式求和，得到输出图像的（i,j）像素值 （2,4）元素值= 1* 2+ 8* 9+15* 4 …
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深度学习经典卷积神经网络之VGGNet
VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometry Group）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet相比之前state-of-the-a…
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pytorch 8 CNN 卷积神经网络
# library # standard library import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt #…
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如何理解卷积
1、什么是卷积：图像中不同数据窗口的数据和卷积核（一个滤波矩阵）做内积的操作叫做卷积，该计算过程又称为滤波（filter）,本质是提取图像不同频段的特征。 2、什么是卷积核：也称为滤波器filter，带着一组固定权重的神经元，通常是n*m二维的矩阵，n和m也是神经元的感受野。n*m矩阵中存的是对感受野中数据处理的系数。一个卷积核的滤波可以用来提取特定的特征（…
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多维卷积与一维卷积的统一性（运算篇）
转自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7445c2940102wmrp.html 本篇博文本来是想在下一篇博文中顺带提一句的，结果越写越多，那么索性就单独写一篇吧。在此要特别感谢实验室董师兄，正因为他的耐心讲解，才让我理解了卷积运算的统一性（果然学数学的都不是盖的）。 —————————-…
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卷积神经网络2 tensorflow学习笔记五：mnist实例–卷积神经网络(CNN）
mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的。但是CNN层数要多一些，网络模型需要自己来构建。 程序比较复杂，我就分成几个部分来叙述。 首先，下载并加载数据： import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as inpu…
