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最新推荐文章于 2025-04-16 09:00:00 发布
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古诗图片展示

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poemsArr:[
{
poemTitle:‘静夜思’,
poemAuthor:‘李白’,
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‘床前明月光’,‘疑是地上霜’,‘举头望明月’,‘低头思故乡’
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poemTitle:‘相思’,
poemAuthor:‘王维’,
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‘红豆生南国’,‘春来发几枝’,‘愿君多采撷’,‘此物最相思’
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‘/images/libai.jpg’,’/images/libai2.jpg’
],
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]
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卷积神经网络中的 feature map 简单理解
南淮北安的博客
09-03 1万+
文章目录一、关于 feature map 的理解二、feature map 是怎么生成的？三、多个feather map的作用是什么？ 一、关于 feature map 的理解 在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起（像豆腐皮竖直的贴成豆腐块一样），其中每一个称为一个feature map 二、feature map 是怎么生成的？ 输入层： 在输入层...
卷积神经网络(CNN)
一般路过底层打工人的博客
10-25 2050
介绍了卷积神经网络各层的设计、卷积的概念、卷积神经网络反向传播的计算步骤以及使用pytorch实现卷积神经网络的代码。
什么是特征图？
Z's Palace
12-10 2013
特征图是卷积神经网络的核心组成部分，因为它们从输入图像中捕获基本特征，以帮助网络决策。此外，它们允许CNN通过丢弃不需要的数据和保留重要信息来更快地处理大型数据集。
一文了解什么是——卷积神经网络CNN
最新发布
WenJGo的博客
04-16 5219
为什么还有人不会CNN啊？写这么详细你还不看呐QWQ
【Deep Learning】VGG16之feature map学习笔记
codeman_cdb的专栏
09-18 5202
最近学习BeautyGAN需要用到VGG16提取的feature map进行训练，简单学习了一些关于VGG16和feature map相关的内容。 VGG16网络结构 VGG16总共有16层，13个卷积层和3个全连接层，第一次经过64个卷积核的两次卷积，第二次经过两次128个卷积核卷积，第三次经过三层256卷积核卷积，第四次经过512个卷积核，每次卷积后进行一次pooling，最后经过三次全连...
CNN中的feature map
Morefeel
11-13 491
CNN中的feature map新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 新的改变 我们对Markdow...
卷积神经网络中feature map是什么
xiaomai1996的博客
10-19 9499
个人理解卷积神经网络中feature map的含义 在每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个feature map。在输入层，如果是灰度图片，那就只有一个feature map；如果是彩色图片，一般就是3个feature map（红绿蓝）。层与层之间会有若干个卷积核（kernel），上一层和每个feature map跟每个卷积核做卷积，都会产生下一层的一个feature map。 在CNN的设定里，Feature Map是卷积核卷出来的,你用各
关于卷积神经网络中一些名词的解释合集（Feature map,filter,上下采样等）
weixin_51363643的博客
03-22 1007
在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起（像豆腐皮一样），其中每一个称为一个feature map。输入层：在输入层，如果是灰度图片，那就只有一个feature map；如果是彩色图片，一般就是3个feature map（红绿蓝）。其它层：层与层之间会有若干个卷积核（kernel）（也称为过滤器），上一层每个feature map跟每个卷积核做卷积，都会产生下一层的一个feature map，有N个卷积核，下层就会产生N个feather map。
特征图（feature map）理解
wl30130611的博客
11-27 2679
vector = np.array([1,2,3,4]) #向量。tensor = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]]) #张量。matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) #矩阵。print("特征图形状：", feature_map.shape)以输出的形式举一个feature map的例子，如代码块2所示。print("特征图：")# 显示特征图的形状。
卷积神经网络特征图可视化（自定义网络和VGG网络）
牧野的博客
07-27 7万+
  借助Keras和Opencv实现的神经网络中间层特征图的可视化功能，方便我们研究CNN这个黑盒子里到发生了什么。   自定义网络特征可视化   代码： # coding: utf-8 from keras.models import Model import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import...
卷积神经网络CNN
06-12
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习领域中一种重要的神经网络模型，主要用于图像处理和计算机视觉任务。CNN以其独特的结构设计，有效地捕获了图像数据中的空间局部特征，并能进行层次...
卷积神经网络CNN模型架构介绍
06-22
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种深度学习模型，其设计灵感来源于生物视觉系统的结构。在计算机视觉、图像处理和自然语言处理等领域，CNN已经成为解决复杂任务的关键技术。相较于传统的全...
学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇
热门推荐
Morganfs的博客
04-12 11万+
深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
pytorch 提取卷积神经网络的特征图可视化
梦的灰色边沿...
08-10 3万+
文章目录1、效果图2、完整代码3、代码说明   文章中的代码是参考基于Pytorch的特征图提取编写的代码本身很简单这里只做简单的描述。 1、效果图   先看效果图(第一张是原图，后面的都是相应的特征图，这里使用的网络是resnet50，需要注意的是下面图片显示的特征图是经过放大后的图，原图是比较小的图，因为太小不利于我们观察): 2、完整代码 import os import torch...
基于深度学习的音乐推荐系统（三）使用已训练的卷积神经网络提取语谱图特征并计算图像间相似度
zoe9698的博客
06-07 4906
该模块包含几部分： 调用训练好的并且已经保存的CNN模型（仅四层卷积层部分） 逐个读取tfrecords文件中的元素，并送入已训练好的CNN中，给每个图片提取128个特征 每首歌包含11个图片，即11*128个特征，将每首歌的11*128个特征之间进行余弦相似度计算 逐个歌曲计算，返回每个歌曲的最相似的三首歌歌名，以列表的形式 调用训练好的并且已经保存的CNN模型（仅四层卷积层部分） ...
深度学习笔记：卷积神经网络的可视化--特征图
chenxy_bwave的专栏
01-27 3万+
特征图的可视化，是指对于给定输入图像，展示模型处理后的各中间层（包括卷积层和池化层等）输出的特征图（各中间层的激活函数的输出代表该层特征图）。这让我们可以看到输入数据在网络中是如何被分解，不同滤波器分别聚焦于原始图像的什么方面的信息。我们希望在三个维度对特征图进行可视化：宽度、高度和深度（通道，channel）。每个通道都对应相对独立的特征。所以将这些特征图可视化的正确方法是将每个通道的内容分别会支持成二维图像。
卷积神经网络—感受野与特征图
红叶谷 wsp_1138886114的博客
07-31 4050
一、感知器 输入x(x1,x2…)->组合函数c()-> b偏差（权重w1,w1…）->激活函数a() -> 输出y 多层感知器（MLP） 二、卷积神经网络（CNN） 两种广泛应用的DNN：CNN 和RNN CNN（卷积神经网络） —-图像识别 Convolutional Neur
请详细论述卷积神经网络CNN的原理
05-18
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，主要用于图像、视频和自然语言处理等领域。CNN的基本结构包含卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）。 卷积层是CNN的核心，它通过卷积核（滤波器）对输入数据进行卷积操作，提取出特征信息。卷积核是一个小的矩阵，它通过滑动窗口的方式对输入数据进行卷积操作。卷积操作可以看作是一种特殊的加权求和，它将输入数据的局部区域与卷积核进行点乘，然后将点积结果相加得到一个输出值。通过改变卷积核的大小和数量，我们可以提取出不同的特征信息。通常，卷积层的输出被称为特征图（Feature Map）。 池化层主要用于减小特征图的尺寸，降低计算复杂度。常见的池化操作有最大池化和平均池化。最大池化选取每个区域内的最大值作为输出，平均池化选取每个区域内的平均值作为输出。池化操作与卷积操作类似，也是通过滑动窗口的方式对输入数据进行操作。 全连接层是神经网络的最后一层，它将特征图转换为一个向量，并通过多层全连接网络进行分类或回归等任务。在CNN中，全连接层通常用于对特征进行分类。 CNN的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个过程。前向传播是指将输入数据送入网络中，得到输出结果的过程。反向传播是指根据损失函数的梯度信息，从输出层向输入层逐层更新参数的过程。CNN通常使用梯度下降算法进行参数更新。 总之，CNN通过卷积操作和池化操作提取输入数据的特征信息，并通过全连接层进行分类或回归等任务。它在图像、视频和自然语言处理等领域具有广泛的应用。
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