Python3机器学习实践：卷积神经网络篇二 初识卷积

最新推荐文章于 2025-06-12 19:21:40 发布
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分类专栏： python3机器学习实战 文章标签： 卷积 CNN 卷积神经网络 机器学习 Python3
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32882309/article/details/90052745
本文深入探讨Python3中的卷积神经网络（CNN），从卷积定义出发，通过高利贷利息的示例解释卷积概念，接着讲解图像卷积，包括卷积核的作用、不同卷积类型如Valid、Same、Full卷积，以及步长和Padding的影响。最后，对比不同卷积核对图像特征提取的效果。

lena.jpg

一、定义

卷积，和加减乘除一样，是一种数学运算。下面给出它的定义：f，g的卷积记为(f*g)，其中：

96.png

其中[a, b]为函数的定义域，连续情形下f(x), g(x)在定义域区间内是可积的。

二、示例：高利贷利息

假设賴某每月都向某机构贷款f(t)元，贷款的利息是按复利计算，月利率3%。计算N个月月底賴某需要付出的利息P(N)？

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使用Python实现卷积神经网络（CNN）
Echo_Wish
05-08 4241
卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格状拓扑结构数据（如图像、声音）的深度学习模型。CNN的核心组件是卷积层和池化层，它们能够有效地从图像中提取特征并实现空间不变性，使得模型能够对图像中的物体进行识别和分类。我们定义一个简单的卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层和全连接层。return x# 创建模型实例我们选择交叉熵损失函数作为分类任务的损失函数，并使用随机梯度下降（SGD）作为优化器。
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01-08 1649
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【Python 】卷积神经网络 CNN
最新发布
宅男很神经
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在数字的世界里，图像不过是像素的网格，一个由数字组成的巨大矩阵。人类的视觉系统能够毫不费力地从中解读出场景、物体、人脸和情感，这是一个堪称奇迹的过程。数十年来，人工智能领域的先驱们一直试图用算法来复现这一奇迹。在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）横空出世之前，主流的方法是使用传统的全连接神经网络（Fully Connected Neural Network），也被称为多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP），来直接处理图像数据。然而
【python】卷积神经网络
-笔记-
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卷积神经网络
卷积神经网络python
05-24
深度学习卷积神经网络，简单的实现卷积神经网络的架构 。简单通俗
卷积神经网络（python实现）
2201_75480557的博客
10-17 2337
类似于卷积层，步幅决定了池化窗口的移动速度，影响输出特征图的尺寸。：自适应矩估计（Adam），是深度学习中最常用的优化器，结合了动量和自适应学习率，适用于大多数任务。：在输入图像的边缘添加像素，使得输出特征图的尺寸与输入图像相同（步幅为 1 时）。层将多维的输入数据展平为一维，通常在卷积层之后，用于将卷积特征图连接到全连接层。：当输入值为负时，输出为零，可能导致“神经元死亡”问题（即神经元的输出恒为零）。：控制卷积核的移动速度。将输入转换为概率分布，输出的值加起来为 1，常用于多分类问题的输出层。
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minstbe的博客
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