卷积神经网络

  • 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:                

    2023年4月8日
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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…

    卷积神经网络 2023年4月8日
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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…

    卷积神经网络 2023年4月8日
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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 = { #’…

    2023年4月8日
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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…

    2023年4月8日
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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…

    2023年4月8日
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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…

    2023年4月8日
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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…

    2023年4月8日
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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…

    2023年4月8日
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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…

    2023年4月8日
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