卷积神经网络
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TensorFlow中卷积 CNN中的卷积核及TensorFlow中卷积的各种实现
声明： 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样，都是初学者，都是小菜鸟，我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论。 2. 我不确定的地方用了“应该”二字 首先，通俗说一下，CNN的存在是为了解决两个主要问题： 1. 权值太多。这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解。全连接网络结构处理每一个像素时，其相邻像素与距离很远的像素无差别对待，并没有考虑图像内容的…
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卷积神经网络中卷积层和池化层
卷积神经网络中卷积层和池化层 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 为什么要使用卷积呢？ 在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验来看，人工找到的特征并不是怎么好用，有时多了，有时少了，有时选择的特…
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图像卷积尺寸计算
输入图像大小为：W*W 卷积核大小为：F*F stride步长大小为：S*S padding 大小为：P*P 卷积之后的尺寸为N*N N=(W-F+2P)/S+1
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转置卷积的详细理解
图2 同样地，卷积的时候需要对卷积核进行180的旋转，同时卷积核中心与需计算的图像像素对齐，输出结构为中心对齐像素的一个新的像素值，计算例子如下 图3 这样计算出左上角(即第一行第一列)像素的卷积后像素值。 给出一个更直观的例子，从左到右看，原像素经过卷积由1变成-8。 图4 通过滑动卷积核，就可以得到整张图片的卷积结果， 图5 到了这里，大致可…
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吴裕雄–天生自然 Tensorflow卷积神经网络：花朵图片识别
import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageChops from skimage import color,data,transform,io #获取所有数据文件夹名称 fileList = os.listdir(“F:\\d…
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机器学习—卷积的概念
参看大神的微博：http://blog.csdn.net/liyaohhh/article/details/50363184 和 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简…
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CNN–卷积神经网络从R-CNN到Faster R-CNN的理解
1. 什么是CNN 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图： 上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未…
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基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境，直接将样本文件转换为二维图片，进而应用改造后的卷积神经网络 Inception V4 进行训练和检测
话题 3: 基于深度学习的二进制恶意样本检测 分享主题：全球正在经历一场由科技驱动的数字化转型，传统技术已经不能适应病毒数量飞速增长的发展态势。而基于沙箱的检测方案无法满足 APT 攻击的检测需求，也受到多种反沙箱技术的干扰。在充分考察过各种技术方案的优劣后，瀚思科技开发出了基于深度学习的二进制病毒样本检测技术，可以做到沙箱同等水平的 99% 的检测准确率，…
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CNN中feature map、卷积核、卷积核的个数、filter、channel的概念解释
参考链接： https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397作者写的很好，解决了很多基础问题。 feather map理解 这个是输入经过卷积操作后输出的结果，一般都是二维的多张图片，在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的（像个豆腐皮一样），它们其中的每一个都被称为\(feature \…
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吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 使用卷积神经网络训练和预测MNIST手写数据集
import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #设置输入参数 batch_size = 128 test_size = 256 # 初始化权值与定义网络结构，建构一个3个卷积层和3个池化层，一个全连接层…
