机器学习基础知识之手写卷积（未完待续）

最新推荐文章于 2024-09-10 21:39:58 发布
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分类专栏： machine learning 文章标签： 机器学习
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Caffe基本类Blob，Layer，Net
在这里插入图片描述

  • 可以有多个bottom输出一个top，如concat层。

前向传播源码：

//前向传播
template <typename Dtype>
void ConvolutionLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
      const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
   
   
  //blobs_[0]保存权值, blobs_[1]保存偏置
  const Dtype* weight = this->blobs_[0]->cpu_data();
  //bottom.size()是bottom中blob的数量，等于top中blob的数量，一般情况下为1
  for (int i = 0; i < bottom.size(); ++i) {
   
   
    //获取输入，输出数据指针
    const Dtype* bottom_data = bottom[i]->cpu_data();
    Dtype* top_data = top[i]->mutable_cpu_data();
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深度学习-手写卷积和池化
weixin_41475911的博客
09-01 883
手写代码实现卷积操作 卷积核以滑动窗口的形式在图片滑动，每滑动一次，就计算窗口中的数据的加权之和，权值就是卷积核的数据 定义卷积核k（3*3） k = np.array([ [0,1,2], [2,2,0], [0,1,2] ]) r,g,b = img.split() data = np.array(r) def convolution(k,data): n,m = data.shape() img_new = []
机器学习第一周：用卷积神经网络实现Mnist手写数字识别（付基础知识解释）
BingxxXXxx的博客
03-21 3571
MNIST 数据集是一个手写数字识别数据集，包含了 60000 张训练图像和 10000 张测试图像，每张图像都是 28x28 像素的灰度图像。在这个代码中，我们使用了 Keras 中的 Sequential 类来定义模型，并通过 model.add() 方法向其中添加各种层。Sequential 类是 Keras 中的一种模型类型，可以用来构建序列模型。序列模型是一个线性的层次结构，可以通过将神经网络层按顺序堆叠来构建。在这个代码中，我们首先添加了一个卷积层，然后是一个最大池化层，
Tensorflow卷积实现原理+手写python代码实现卷积
huachao1001的专栏
01-21 1万+
从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！ 注意： 本文只针对batch_size=1,padding='SAME'，stride=[1,1,1,1]进行实验和解
手写一个简单的卷积
qq_51780963的博客
12-17 618
"""计算二维互相关运算"""return YY = corr2d(X, K) #这里就是一个简单的垂直边缘检测#outputtensor([[ 1.0010, -0.9739]]) #可以看出与上面的K很接近了！！可以看出效果不错！！
手写代码实现卷积操作(Python)
热门推荐
BTboay
07-31 3万+
在卷积神经网络中，才用卷积技术实现对图片的降噪和特征提取。 一般我们构建卷积神经网络都是使用成熟的框架，今天我就来自己实现一下卷积，并使用不同的卷积核来看看效果。 卷积操作的原理可以由下图表示： 一个3*3的卷积核，以滑动窗口的形式在图片上滑动，每滑动一次，就计算窗口中的数据的加权之和，权值就是卷积核的数据。 通过这个过程将图片进行转化。 准备图片数据： 使用P...
手写卷积函数.zip
07-31
自己手写代码实现卷积操作，展示不同卷积核的卷积效果。内附jupyter原文件
机器学习导论作业-基于matlab实现三层卷积神经网络实现手写数字识别源码.zip
06-03
机器学习导论作业-基于matlab实现三层卷积神经网络实现手写数字识别源码.zip机器学习导论作业-基于matlab实现三层卷积神经网络实现手写数字识别源码.zip机器学习导论作业-基于matlab实现三层卷积神经网络实现手写...
机器学习-卷积神经网络（CNN）
qq_42538588的博客
08-15 6620
交叉熵损失用于评估预测概率分布与实际标签分布之间的差异。对于一个多分类问题，交叉熵损失 ( L ) 的定义为：( C ) 是类别数。( y_i ) 是实际标签的指示函数。如果样本属于第 ( i ) 类，则 ( y_i = 1 )，否则为 ( 0 )。( \hat{y}_i ) 是模型对第 ( i ) 类的预测概率。均方误差 ( L ) 定义为：( N ) 是样本数量。( y_j ) 是真实值。( \hat{y}_j ) 是预测值。
人工智能、机器学习、神经网络、深度学习和卷积神经网络的概念和关系
xrgs_shz的博客
07-07 2010
深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的有效表示，而这种使用相对较短、稠密的向量表示叫做分布式特征表示（也可以称为嵌入式表示）。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。又称为机器智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与。核心，是使计算机具有智能的根本途径。
【机器学习】卷积神经网络（CNN）
最新发布
fzy2003的博客
09-10 9032
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，通过多层结构实现图像识别等任务。CNN包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。输入层接收原始数据，卷积层通过滑动卷积核提取图像特征，池化层进一步压缩特征图，减少过拟合并提高模型对平移等变换的鲁棒性。全连接层将提取的特征展开并进行分类或回归任务，输出层通过Softmax函数生成概率分布，完成最终预测。CNN广泛用于图像处理、手写数字识别等领域，具有很强的特征提取能力。
卷积神经网络识别手写字体，很强大的。99%的准确率。
03-29
卷积神经网络用于识别手写字体，识别率非常高，而且代码全有。
python numpy手写卷积（包含输入到输出纬度）
qq_41111734的博客
06-29 722
手写卷积
TensorFlow（8）卷积神经网络实战（2）手写卷积&&池化
great_yzl的博客
10-04 1704
目录 一、获取并绘制图像 二、手写卷积 1、设置卷积核及权重 2、卷积 2-1、卷积实现 2-2、 限值 2-3、图像赋值 2-4、显示 卷积代码 三、手写池化 1、创建图像 2、遍历池化 3、显示图像 池化代码 总代码 一、获取并绘制图像 import cv2 import numpy as np # 从scipy库中获取名为"上升"的图像。这是一张漂亮的内置图片，有很多角度和线条 from scipy import misc image = misc.ascent.
Python TensorFlow，卷积神经网络(CNN)，手动实现卷积神经网络
houyanhua1的专栏
03-07 3605
普通的深层神经网络，层与层之间通过全连接进行稠密矩阵运算，矩阵中的权重系数比较多(参数多)，影响效率且容易出现过拟合。 卷积神经网络的结构：卷积层、激活函数、池化层、全连接层。 卷积层：将原始图片通过Filter(过滤器，权重矩阵，卷积核，观察窗口)，分割出局部信息，过滤器经过多次平移取样(步长)形成一个个局部信息然后组成卷积层，卷积层中的每一个单位点对应前面层的局部信息。（卷积的意义：一个点...
机器学习笔记：卷积神经网络（CNN）基础知识
qq_43128902的博客
06-09 497
卷积神经网络（CNN）一. ImageNet图像分类大赛（ILSVRC）二. 卷积神经网络结构三. 卷积神经网络举例：AlexNet 一. ImageNet图像分类大赛（ILSVRC） ImageNet是针对超过1500万个物品的高分辨率图像的数据集，大约有22,000个类别。图像是从网上收集的，并由人工使用Ama-s Mechanical Turk工具进行标记。2010-2017，作为Pascal视觉对象挑战赛的一部分，举办了名为ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）的年度比赛。ILSVRC
手写实现卷积和NMS
slamer111的博客
11-02 820
面试手撕题
手写卷积前向过程（无反向）
qq_42738654的博客
08-14 220
import numpy as np def convv(feature, conv, stride): # (x+2p - kernel)//2 + 1 conv_l = conv.shape[0] rows = feature.shape[0] cols = rows out_size = (rows - conv_l) // stride + 1 outcome = np.zeros((out_size,out_size)) i = j = 0
卷积实现手写数字识别
QAQ_lunyu的博客
09-07 358
import tensorflow as tf import random import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.set_random_seed(777) mnist = input_data.read_data_sets(‘MNIST_data/’...
使用两层卷积神经网络来实现手写数字集（面向对象）
qq_41559533的博客
11-02 520
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np import cv2 class Model: def init(self, learning_rate, batch_size, iterations, classes): “”&quot; :param...
掌握机器学习入门：手写数字数据集
手写数字数据集（通常指MNIST数据集）是机器学习和计算机视觉领域中非常著名的入门级数据集。它的地位类似于编程中的“Hello World”示例，是机器学习初学者学习和实验的重要资源。该数据集包含了成千上万的手写数字...
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