通过100张图一步步理解CNN

最新推荐文章于 2023-03-05 17:12:36 发布
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卷积神经网络CNN---权值共享
m0_37957160的博客
03-12 1万+
1、权值共享的由来： 权值共享这个词最开始其实是由LeNet5模型提出来，在1998年，LeCun发布了LeNet网络架构，就是下面这个： 虽然现在大多数的说法是2012年的AlexNet网络是深度学习的开端，但是CNN的开端最早其实可以追溯到LeNet5模型，它的几个特性在2010年初的卷积神经网络研究中被广泛的使用——其中一个就是权值共享。 2、什么是权值共享？ 所谓权值共享就是说给定一张输入图片，用一个卷积核来卷积这张图，卷积核里的值叫做权重，这张图的每个位置是被同一个卷积核扫的，即卷积的
卷积神经网络CNN究竟是怎样一步一步工作的？
iSummer的专栏
06-18 7441
转自：http://www.jianshu.com/p/fe428f0b32c1视频地址：https://www.youtube.com/embed/FmpDIaiMIeA文档参阅：pdf [2MB] & ppt [6MB] & Web View & GitBook补充知识：深度学习 — 反向传播理论推导 当你听到说深度学习打破了某项新技术障碍，那么十有八九就会涉及到卷积
通俗理解卷积神经网络
gldbys的博客
09-21 7020
               通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）       1 前言     2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习...
图解CNN：通过100张图一步步理解CNN
结构之法 算法之道
03-06 5万+
图解CNN：通过100张图一步步理解CNN作者：@Brandon Rohrer，链接：http://brohrer.github.io/how_convolutional_neural_networks_work.html译者：@zhwhong，链接：https://www.jianshu.com/p/fe428f0b32c1说明：本文被收录于七月在线APP 大题查看 深度学习第35题。本质上来讲...
图解CNN 通过100张图一步步理解CNN
gdfyug的博客
11-18 1238
图解CNN 通过100张图一步步理解CNN
神经网络—卷积神经网络CNN
weixin_58420524的博客
01-19 3413
CNN卷积神经网络的定义及层级结构
【资料收集】xgboost理解+CNN理解+目标检测综述
王博（Kings）的博客
05-07 2659
通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/81410574 图解CNN：通过100张图一步步理解CNN https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/79434745 一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN...
卷积神经网络（CNN）中的卷积核 概念 原理
热门推荐
lmb09122508的博客
12-11 6万+
作者：Tim Dettmers（Understanding Convolution in Deep Learning） 原文地址： http://www.yangqiu.cn/aicapital/2382000.html   有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好，却都没有讲什么是“卷积”，似乎默认所有读者都有相关基础。这篇外文既友好又深入，所以翻译了过来。文章高级部分通过流体力...
python cnn_Python · 神经网络（七）· CNN
weixin_39963819的博客
12-04 341
(这里是最终成品的 GitHub 地址)终于要开 CNN(卷积神经网络)这个神坑了。不过之所以说它神坑，是因为这里面牵扯到的数学概念相当相当多、导致如果只用 Numpy、从头来实现的话会非常繁琐。然而，如果只是理解它的直观并且单纯地实现它的话，由于有伟大的 tensorflow 框架、CNN 被极大地简化成了一个平凡的东西我打算在不带星号的章节中说明如何运用 tensorflow 框架将 CNN ...
视频理解论文实验笔记2014-2022
Yiyang的专栏
09-15 1566
看了李沐团队的视频，其中关于视频理解的串讲()讲的太好了，按照他的顺序看了这些论文，并做了重点针对实验部分的笔记。
深度学习算法训练和部署流程介绍--让初学者一篇文章理解算法训练和部署流程
cumtchw
03-05 3746
深度学习算法训练和部署流程介绍--让初学者一篇文章理解算法训练和部署流程
程序员带你一步步分析AI如何玩Flappy Bird
yhthu的博客
04-12 1847
以下内容来源于一次部门内部的分享，主要针对AI初学者，介绍包括CNN、Deep Q Network以及TensorFlow平台等内容。由于笔者并非深度学习算法研究者，因此以下更多从应用的角度对整个系统进行介绍，而不会进行详细的公式推导。 * 关于Flappy Bird * Flappy Bird（非官方译名：笨鸟先飞）是一款2013年鸟飞类游戏，由越南河内独立游戏开发者阮哈东（Dong N
OpenCL与CNN篇四：CNN从入门到使用
ShiAokai
06-10 4264
记录我从零到实现一个具体CNN网络中最有用的知识干货。 以细节为切入点，分享我对CNN网络的简洁。 本文致力于让你一篇文章理解CNN的具体实现与训练方法。 涉及理论不一一追述背景，主要讲解其如何应用。
基于多目标粒子群算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化
最新发布
05-05
内容概要：本文详细介绍了基于多目标粒子群（MOPSO）算法的冷热电联供（CCHP）综合能源系统运行优化的方法和技术细节。文章首先构建了一个涵盖冷、热、电负荷的优化调度模型，该模型不仅考虑了多种能源资源如燃气轮机、电制冷机、锅炉和风光机组，还包括与上级电网的购售电交易。随后，文章展示了MOPSO算法的具体实现步骤，包括粒子初始化、迭代更新、惯性权重调整、非支配排序和拥挤度计算等关键技术环节。此外，文中还讨论了MATLAB仿真平台的优势及其在处理多时间尺度耦合、风光出力波动等方面的应用。最终，通过Pareto前沿分析，揭示了系统在不同条件下的最优运行模式。 适用人群：适用于从事能源系统优化的研究人员、工程师以及对多目标优化算法有兴趣的学习者。 使用场景及目标：①帮助研究人员理解和应用MOPSO算法进行CCHP系统的优化；②为工程师提供具体的代码实现和仿真工具，以便更好地设计和管理实际的能源系统；③促进学术交流和技术进步，推动可持续能源的发展。 其他说明：文章提供了详细的MATLAB代码片段，便于读者理解和复现实验结果。同时，强调了多目标优化在解决复杂能源系统问题中的重要性和优越性。
山东大学项目实训-创新实训-法律文书专家系统-项目报告（二）
05-05
原始数据集
5小时精通Go与ApacheRanger：权限管理集成.pdf
05-05
文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 编译闪电般迅速，并发性能卓越，部署轻松简单！Go 语言以极简设计理念和出色工程性能，成为云原生时代的首选编程语言。从 Docker 到 Kubernetes，全球顶尖科技企业都在采用 Go。点击了解 Go 语言的核心优势、实战窍门和未来走向，开启高效编程的全新体验！
数据库相关学习资源，数据库
05-05
数据库
异步电机矢量控制系统仿真模型（基于MATLAB 21a版本）：电流滞环控制及详细精美报告
05-05
内容概要：本文详细介绍了基于Matlab 2021a的异步电机矢量控制系统中电流滞环控制的实现过程。首先，文章解释了电流环的整体结构，包括定子电流的坐标变换、转矩分量和励磁分量的分离以及旋转变压器模块的应用。接着，展示了电流滞环控制的核心代码，强调了带积分修正的滞环控制机制，并讨论了SVPWM模块的实现技巧。此外，文章探讨了速度环PI参数的自整定设计、谐波分析、磁链观测器的改进方案以及仿真加速技巧。最后，分享了一些实用的调试经验和仿真优化方法，如参数自适应调整、变步长求解器的选择和数据存储格式的优化。 适合人群：从事电机控制领域的研究人员和技术人员，尤其是对异步电机矢量控制和电流滞环控制感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解异步电机矢量控制系统中电流滞环控制实现细节的研究人员和技术人员。目标是帮助读者掌握电流滞环控制的关键技术和调试技巧，提高仿真实践能力。 其他说明：文中提供了丰富的代码片段和调试经验，有助于读者更好地理解和应用所介绍的技术。同时，报告中还包括详细的故障分析和解决方案，确保读者能够避免常见陷阱并顺利进行仿真。
imagenet100张图下载
02-05
### 下载ImageNet数据集子集 为了获取包含100张图片的ImageNet数据集子集，可以按照以下方式操作： 访问ImageNet官方网站提供的URL下载功能[^1]。无需账号登录即可免费下载所需图像。具体步骤如下： - 访问[ImageNet官方网址](http://www.image-net.org/)。 - 使用网站上的SEARCH框来查找所需的类别（例如，“tree”），这会显示一系列属于该类别的图像链接列表。 - 或者依据特定的WordNet ID直接定位到某个具体的类别页面进行批量下载。 由于单次请求可能无法精确限定为正好100张图片的数量，建议先选取一个小范围内的synsets作为目标对象，再从中筛选出符合条件的具体实例直到满足数量需求为止。另外需要注意的是部分URL可能存在失效情况，因此在实际收集过程中应当验证每个链接的有效性并适当补充缺失项以确保最终样本量达到预期标准。 对于程序化自动化的实现方案，则可以通过编写脚本来完成上述过程中的重复劳动环节。下面给出一段Python代码片段用于示范如何利用requests库抓取指定数目图片链接地址，并保存至本地文件夹内： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import os def fetch_image_urls(query, num_images=100): base_url = "http://www.image-net.org/search?q=" search_url = f"{base_url}{query}" response = requests.get(search_url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') img_tags = soup.find_all('img', limit=num_images) urls = [img['src'] for img in img_tags] while len(urls) < num_images: # 如果初次未能获得足够的有效链接，则尝试其他策略或扩大查询范围 pass return urls[:num_images] def download_images(image_urls, output_dir='./images'): if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) for i, url in enumerate(image_urls): try: resp = requests.get(url, stream=True) ext = '.jpg' filename = f'{output_dir}/{i+1:03d}{ext}' with open(filename, 'wb') as out_file: shutil.copyfileobj(resp.raw, out_file) del resp except Exception as e: print(f"Failed to download {url}. Error: ", str(e)) if __name__ == '__main__': query_term = input("Enter your desired category name:") image_links = fetch_image_urls(query=query_term) download_images(image_links) ``` 这段代码实现了两个主要的功能函数：`fetch_image_urls()`负责从网页源码解析得到一定数量的目标图片链接；而`download_images()`则接收这些链接并将对应的二进制流写入磁盘形成实体文件。注意这里简化处理了一些细节问题比如异常捕获机制以及当首次检索结果不足时应采取何种措施继续寻找剩余资源等复杂情形下的应对逻辑。
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