神经网络中关于维度的计算

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#卷积神经网络

神经网络中关于维度的计算
1.卷积核输出尺寸计算
W2是卷积后特征图的宽度，W1是卷积前图像的宽度，F是滤波器的宽度（即卷积核的尺寸），P是padding，S是stride步长。则有：
W2=(W1-F+2P)/S+1

Siedfried
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计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
各维度卷积神经网络内容收录
06-30 2179
卷积神经网络（CNN），通常是指用于图像分类的2D CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即1D CNN和3D CNN。在2D CNN中，内核沿2个方向移动。2D CNN的输入和输出数据是3维的。主要用于CV领域，图像数据（在视频的处理中，是对每一帧图像分别利用CNN来进行识别，没有考虑时间维度的信息）。在3D CNN中，内核在3个方向上移动。3D CNN的输入和输出数据是4维的。通常用于3D 图像数据（MRI，CT扫描）。
【笔记】卷积神经网络中输出维度的计算
qq_43872529的博客
09-26 2875
卷积神经网络中输出维度的计算 ① 令输入维度的高度为：nhn_hnh​、输出维度的宽度为：nwn_wnw​ ② 令卷积核的高度为：khk_hkh​、卷积核的宽度为：kwk_wkw​ ③ 令行填充为：php_hph​、列填充为：pwp_wpw​ ④ 令垂直步幅为：shs_hsh​、水平步幅为：sws_wsw​ 即输入维度经过卷积核后得到的输出维度为： ⌊(nh−kh+ph+sh)/sh⌋×⌊(nw−kw+pw+sw)/sw⌋ \left\lfloor\left(n_{h}-k_{h}+p_{h}+s_.
详解pytorch中循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）的维度
NosONE
05-07 2454
首先如果你对不太熟悉，可点击查看。
神经网络各参数矩阵大小的计算总结
灰酱的经验记录
05-18 1271
自用可见
神经网络中的矩阵维度
a_123zxy的博客
11-22 1588
多层神经网络 单样本 神经网络第一层： Z[1]=W[1]∗X+b[1] Z^{[1]}=W^{[1]}*X+b^{[1]} Z[1]=W[1]∗X+b[1] 各矩阵维度： Z[1]:(n[1],1):(3,1)X:(n[0],1):(2,1)W[1]:(n[1],n[0]):(3,2)b[1]:(n[1],1):(3,1) Z^{[1]}: (n^{[1]},1):(3,1)\\ X:(n^{[0]},1):(2,1)\\ W^{[1]}:(n^{[1]},n^{[0]}):(3,2)\\ b^{[1
神经网络的维度怎样确定,神经网络的维度是什么
神经网络爱好者
10-21 2011
个，维度这么大我想应该有很大数据是冗余的，可以先用PCA降低下维度1000维度（通道）有点夸张，还是说只是单维度下，有连续1000个输入作为一组样本。多分类：标签为多个值，网络需要输出一个维度与标签数量一致的z-score向量，向量需要通过softmax激活后转化为对应各标签的概率（概率和为1），而判定出的标签是概率最高的那个。二分类：标签为0和1，网络输出的结果要经过sigmoid激活函数处理，输出值的值域为0~1之间，小于0.5则视为标签0， 大于等于0.5则为标签1。
基于对抗式神经网络的多维度情绪回归.pdf
09-25
该论文提出了基于对抗式神经网络的多维度情绪回归方法，旨在解决情绪回归任务中的多维度问题。该方法通过训练多个特征抽取器和回归器，能够对输入文本的不同情绪维度进行打分。该方法使用判别器对不同的特征抽取器...
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超表面光学衍射神经网络及其在人工智能计算中的应用与发展前景
最新发布
03-28
其他说明：本文强调了超表面光学衍射神经网络在高性能计算中的巨大潜力，特别是在低功耗和高速度方面的优势。同时指出了一些亟待解决的关键问题，如提高并行任务数量、增强非线性程度和优化训练算法。
pytorch神经网络学习笔记03----几种网络的维度计算
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使用pytorch时几种网络的维度计算
分形维数的计算
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本人自己编程的一个计算分形维数的程序，很好用
神经网络的层参数维度（14）---《深度学习》
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我们了解神经网络中的梯度下降算法，反向传播算法，损失函数等等，现在我们参考Michael Nielsen实现自己的神经网络构建和梯度下降算法和反向传播算法等等的实现！1）mnist数据集的读取：import cPickle import gzip# Third-party libraries import numpy as npdef load_data(): """Return the M
深度神经网络中的维度问题
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04-20 1698
1、单一样本时的维度问题 在上图中，l=5l=5l=5 正向传播的过程即为： z[1]=w[1]x+b[1]z^{[1]}=w^{[1]}x+b^{[1]}z[1]=w[1]x+b[1] 其中，z[1]z^{[1]}z[1]的维度为（3，1），x即a[0]a^{[0]}a[0]的维度为（2，1），由此可知w[1]w^{[1]}w[1]的维度为（3，2），则b[1]b^{[1]}b[1]的维度为（...
L层神经网络个参数维度
未来战警
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上图 展示了 L层 神经网络 各参数的维度，其中n[l]表示 第l层的单元数，X是（12288,209）的矩阵（12288数每一个训练实例的特征数，209表示 训练元素个数） 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/albertwang 微信公众号：AI-Research-Studio ​ ​​ 下面是赞赏码 ...
介绍一个快速确定神经网络模型中各层矩阵维度的方法
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介绍一个快速确定神经网络模型中各层矩阵维度的方法 深度学习在设计神经网络结构时需要指定每个隐藏层权重矩阵、偏置项的维度，有的时候容易搞混淆，导致运行时产生维度不对的错误，特别是对于隐藏层既深又宽的网络，更容易出错。下面以一个实例来说明怎么简单快速确定每一层各个矩阵的维度。 假设需要拟合的函数为：y=f(x)=WX+b。 损失函数：J(W,b) 其中 X：输入特征，W：权重，b：偏置项 正(前)向传播的计算公式 a[0]=X，z[i]=w[i]*a[i-1]+b[i] ，a[i]=gi 向量化表示 A[0]=
【机器学习300问】70、向量化技术来计算神经网络时维度如何确保正确？
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向量化技术在进行神经网络计算时的优势，向量化技术来计算神经网络时维度如何确保正确？
神经网络前向传播 w的维度与含义
TranSad的博客
02-21 4722
我们都知道神经网络中每一个隐层都有参数w和b，输入x首先要乘以w再加上b，最后传入激活函数就会得到这个隐层的输出。——但是，具体w是什么形状、它和x怎么乘、加上的b是在哪里之类的一直不是很清晰，因为在一些算法讲义里这一块一讲起来就容易用各种符号，看起来很复杂（虽然它并不难），而且这方面细节也并不耽误我们去定义和使用神经网络，所以就似懂非懂了。 但后来在学习推荐系统、word2vector之类的时候，就经常得用到训练好的权重，所以清楚其维度与意义是非常重要的。 以一个简单的神经网络来举例子（如...
卷积神经网络的参数维度（15）---《深度学习》
阿华Go，从现在开始的博客
10-19 1669
在写这篇博客之前，提一个奇奇怪怪的问题啦！ 问题：如果我们将输入转化为（n,）而不是（n,1），那么此时的每一层的权重w或者偏置b的误差应该怎样求解呢？ 为什么会有卷积神经网络单独列出来查看起参数维度呢？其实是因为在使用tf.nn.softmax()的时候遇到问题啦，如下： 我们可以清晰的看到当最后一层的维度是（10，1）的时候，结果和我们预期的结果不是一样的，当最后一层的维度是（10,）
神经网络-二维卷积 池化 全连接层特征维度计算
iamsongyu的博客
03-02 8830
对于刚接触神经网络的人，理解了网络层级之后就是要自己搭建网络，设置参数，这个时候就需要计算参数,特征图尺寸，输出维度等，这个其实看一遍流程，动手测试一下就懂了，所以我也在这里记录一下。 不同的框架，函数可能不一样，参数可能不一样，但是原理是不变的 这里我们把矩阵视作（w,h） 二维卷积 self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) # 定义conv1函数的是图像卷积...
卷积神经网络维度计算公司
09-13
您好！对于卷积神经网络的维度计算，以下是一般的步骤： 1. 输入图像维度计算：...这些是计算卷积神经网络维度的一般方法，具体的网络结构和参数设置会有所不同。希望对您有所帮助！如果您有更多问题，请随时提问。
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