9、使用TensorFlow构建卷积神经网络

于 2025-11-07 16:52:03 发布
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使用TensorFlow构建卷积神经网络

1. 卷积神经网络基础

1.1 卷积过程

卷积操作是卷积神经网络（CNN）的核心。在卷积过程中，一个核滤波器（如3x3矩阵）在输入图像（如5x5矩阵）上滑动，通过卷积运算生成卷积特征（如3x3矩阵）。

1.2 CNN架构

  • 输入层 ：以5x5的输入矩阵为例，输入层由25个神经元（5x5 = 25）组成，其任务是获取每个像素对应的输入值，并将其传递到下一个隐藏层。
  • 卷积层 ：每个神经元连接到输入区域的一个特定区域，称为感受野。例如，使用3x3的核滤波器，每个神经元将有一个偏置和9（3x3）个权重连接到单个感受野。为了有效识别图像，需要将不同的核滤波器应用于相同的感受野，因为每个滤波器应识别图像的不同特征。识别相同特征的一组神经元定义一个特征图。
  • 激活函数 ：通常在CNN中，每个神经元在激活阈值之后产生与输入成比例且无界的输出。常用的激活函数是ReLU函数。
  • 池化层 ：池化层位于卷积层之后，将卷积区域划分为子区域，并选择单个代表值（最大池化或平均池化），以减少后续层的计算时间，并增加特征相对于其空间位置的鲁棒性。
  • 输出层 ：卷积网络的最后一个隐藏层通常是一个全连接网络，输出层使用softmax激活函数。

1.3 LeNet模型

LeNet是一类专门用于视觉模式识别的

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Python实战 | 使用 Python 和 TensorFlow 构建卷积神经网络（CNN）进行人脸识别
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通过使用卷积神经网络，我们可以让计算机从图像中学习特征，从而实现对图像的分类、识别和分析等任务。根据你的人脸数据集和任务需求，你可能需要调整网络结构、训练参数和数据预处理方法。这个例子使用了预训练的 VGG16 模型，你可以根据需要修改网络结构和相关参数。需要注意的是，这里仅提供一个简单的示例，实际应用中可能需要根据任务需求调整网络结构、参数和训练策略。你可以使用人脸检测算法（如 dlib 库）来提取人脸区域，然后将人脸图像裁剪到固定大小（如 224x224 像素）。
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，每一个特征平面由一些矩形排列的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这个共享权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值。卷积神经网络分为了三部分，第一部分为输入层，第二部分由若干个卷积层和池化层 组成，第三部分为一个全连接的多层感知分类器构成。注意：Layer L1 为输入层，L2为隐含层，L3为输出层，h（x）为假设函数。设置我们的权重和偏移，损失函数，梯度下降，初始化参数，初始化模型保存。这一步，我们声明了一些神经网络的参数。
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卷积神经网络（CNN）是深度学习中一种非常重要的网络结构，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN的核心思想是利用卷积层（Convolutional Layer）和池化层（Pooling Layer）自动提取图像的局部特征，从而减少人工特征工程的需求。
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卷积神经网络 Tensorflow（CNNs） 已成为深度学习领域中处理具有挑战性的图片分类和识别任务的有力工具。CNN已经改变了多个领域，包括计算机视觉模式识别，甚至自然语言处理，它们能够从原始像素数据中自动学习分层特征。CNN已经彻底改变了人类查看视觉数据和与视觉数据交互的方式，无论是用于照片中的物体识别、疾病诊断还是卫星图像分析。无论您是新手还是经验丰富的从业者，本博客都将逐步介绍使用 TensorFlow 构建 CNN 模型所涉及的关键思想和方法。
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本文是我在学习cnn时看到的一个教程，觉得不错，就翻译一下。才疏学浅，如有疏漏，还请见谅。 原文：A Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network 是来自TensorFlow的开发者文档 TensorFlow的layers模块提供了比较高级的API，使得我们能可以很方便的构建各种神经网络。它提供的方法可以方便的添加
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3层神经网络 ，括号中的第一个参数表示神经元的数量，最后一个有10个单元，因为数据集中有10类标签，这里应该匹配，第一层是一个扁平层输入的形状是28x28，因为我们的图像就是28x28，扁平化是将这个28x28的正方形变成一个简单的线性阵列，中间一层是隐藏层有128个神经元。conv卷积层，要求Keras为我们生成64个过滤器，过滤器是3x3，激活函数是Relu，意味着负值会被丢弃，最后输入形状和之前一样为28x28，通道是1，即灰度图像。优化器是sgd，代表随机梯度下降，损失函数是均方误差。
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一、卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现，主要包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)，主要应用于图像、视频、时间序列信号、音频信号、文本数据等。一般的卷积神经网络都是由多个卷积层组成，每个卷积层主...
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文章介绍了卷积神经网络（CNN）在 TensorFlow 中的实现，首先解释了神经网络的基本概念，如前向传播、反向传播和更新规则。接着，介绍了卷积神经网络的关键组成部分——卷积层和池化层，讲解了它们如何通过卷积核提取局部特征并减少数据维度，提升图像处理效果。文章还通过 MNIST 数据集展示了如何使用 TensorFlow 构建经典神经网络和卷积神经网络，并比较了两者在图像分类任务中的表现，凸显了 CNN 在图像处理上的优势。
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tensorflow为手写字符推荐的算法就是卷积神经网络，模型识别率高达99.6% 卷积神经网络原理 神经网络 含有隐含层的神经网络 卷积神经网络 使用python代码实现卷积神经网络 详细介绍参考：...
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nvidia-docker离线安装包
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安装顺序 dpkg -i libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb dpkg -i nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb
触点云 iOS 联动交互控制
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智慧社区中主要分业主与访客，业主可以通过集成该SDK的手机APP，轻松且安全的出入社区大门及楼栋相对应的大门。业主的车及访客的车进入小区都可以通过集成该SDK的手机APP进行进出小区的相应预约设置。如果想进一步了解触点云业务或者购买我们公司的智能设备的可以登录[泛达集团官网](http://www.farbell.com.cn/ "泛达集团官网")或[触点云开放平台](http://open.trudian.com/web/#/ "触点云开放平台")。 ## 业务场景 ### 家庭管理使用场景 管理家庭成功，让每个家庭成员也有同等的业务功能。如果你的房子用于出租，则有房东与租客关系，利用家庭管理关系租客在正常租房时可以有相应开门权限，当退租的时候。则不能使用原有的权限。 ### 增值服务使用场景 提供平台给业主二手物品交易，提供房屋买卖平台和推荐获收益渠道 ### 积分商场使用场景 让业主足不出户就能优惠的购买的日常需要的物品，同时与周边的餐饮店合作提供优惠的价格给业主。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了一种基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解，提取信号的时频域特征，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息；随后结合机器学习分类器（如SVM、BP神经网络等）对提取的特征进行训练与分类，实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势，结合ML强大的模式识别能力，提升了分类精度与鲁棒性，具有较强的实用价值。; 适合人群：电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员；具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统，实现扰动类型的自动识别；②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台；③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率，为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤，重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响，并尝试对比不同机器学习模型的分类效果，以全面掌握该方法的核心技术要点。
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使用tensorflow构建卷积神经网络分类学习教程
具体地，这个压缩包内容围绕使用TensorFlow实现多线程图片读取、构建卷积神经网络（CNN），以及进行分类学习的实践细节。下面将对这些知识点进行详细说明： ### TensorFlow框架基础 TensorFlow是由Google开发的...
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