卷积神经网络
-
我对卷积神经网络的一点粗浅的理解
Convolutional Neural Network，卷积神经网络，简称CNN，最近几年再次流行起来。 CNN和普通的机器学习算法有什么相同，有什么不同？ 简单说，CNN=A+B，即CNN包括两个方面的功能： A：feature extactor 特征提取器 普通的机器学习算法，比如决策树、随机森林、svm、逻辑回归/softmax等，它的输入通常就是若…
-
卷积神经网络整理+ResNet50
统计学习三要素（模型，策略，算法）： 模型：假设空间，假设输入到输出之间的关系，获得一个参数向量 策略：按照什么准则（损失函数，风险函数，经验风险函数=>结构风险函数）选择最好的模型 算法：学习模型的具体计算方法 统计学习三要素 统计学习三要素个人理解 卷积神经网络CNN 卷积神经网络CNN完全指南终极版（一） 卷积神经网络CNN完全指南终极版…
-
cnn卷积理解
首先输入图像是28*28处理好的图。 第一层卷积：用5*5的卷积核进行卷积，输入为1通道，输出为32通道。即第一层的输入为：28*28图，第一层有32个不同的滤波器，对同一张图进行卷积，然后输出为32张特征图。需要32张特征图原因是能表示更多的特征。 第二层卷积：卷积核同样为5*5，但是输入为32通道，输出为64通道。即以第一层卷积池化激活后的图作为输入，有…
-
卷积的边缘像素填充
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; Mat src, dst,dst2,gray_src; char* INPUT_WIN = “input …
-
opencv图像卷积操作
代码： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat src, dst, dst1; double t;…
-
使用CNN做文本分类——将图像2维卷积换成1维
使用CNN做文本分类 from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connec…
-
使用神经网络-垃圾邮件检测-LSTM或者CNN（一维卷积）效果都不错【代码有问题，pass】
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer import os from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn…
-
使用CNN做电影评论的负面检测——本质上感觉和ngram或者LSTM同，因为CNN里图像检测卷积一般是3×3，而文本分类的话是直接是一维的3、4、5
代码如下： from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected f…
-
CNN tflearn处理mnist图像识别代码解说——conv_2d参数解释，整个网络的训练，主要就是为了学那个卷积核啊。
官方参数解释： tflearn.layers.conv.conv_2d (incoming, nb_filter, filter_size, strides=1, padding=’same’, activation=’linear’, bias=True, weights_init=’uniform_scaling’, bias_init=’zeros’,…
-
图像处理之基础—卷积及其快速算法的C++实现
头文件： /* * Copyright (c) 2008-2011 Zhang Ming (M. Zhang), zmjerry@163.com * * This program is free software; you can redistribute it and/or modify it * under the terms of the GNU …
