CNN理解这两个博客就够了

最新推荐文章于 2023-11-04 01:18:58 发布
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原文链接：https://www.cnblogs.com/touch-skyer/p/9150039.html
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#python #CNN

本文深入探讨了卷积神经网络（CNN）的核心概念，包括卷积的原理和计算过程，池化的功能及计算方法，局部感知和参数共享的概念。同时，阐述了卷积层与全连接层的区别和联系，并详细讲解了如何计算CNN的参数数量。通过实例解析AlexNet的参数计算，帮助读者全面理解CNN的内部工作机制。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

卷积神经网络应该具备的基础知识：

  • 卷积的原理，卷积的计算过程
  • 池化的原理，池化的计算过程
  • 局部感知和参数共享
  • 卷积层和全连接层的区别和联系
  • 卷积神经网络的参数个数的计算

卷积核池化的计算：
https://blog.youkuaiyun.com/huahuazhu/article/details/73469491
卷积，池化的计算、卷积神经网络的参数个数的计算：
https://www.cnblogs.com/touch-skyer/p/9150039.html

卷积神经网络（CNN）详解：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/47184529

最后附上Alex网络的参数计算：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

由浅入深理解Latent Diffusion/Stable Diffusion(2)：扩散生成模型的工作原理
沉迷单车的追风少年
11-17 5016
关于如何使用stable diffusion的文章已经够多了，但是由浅入深探索stable diffusion models背后原理，如何在自己的科研中运用stable diffusion预训练模型的博客少之又少。本系列计划写5篇文章，和读者一起遨游diffusion models的世界！本文主要介绍扩散生成式模型的基本原理，stable diffusion models的前身latent diffusion models的基本原理。
机器学习-卷积神经网络（CNN）
最新发布
qq_42538588的博客
08-15 6621
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。
CNN
weixin_43758551的博客
03-04 646
前言 这篇博客主要讲解卷积神经网络（CNN）的历史、模块、特点和架构等等 CNN历史 CNN最早可以追溯到1968Hubel和Wiesel的论文，这篇论文讲述猫和猴的视觉皮层含有对视野的小区域单独反应的神经元，如果眼睛没有移动，则视觉刺激影响单个神经元的视觉空间区域被称为其感受野（Receptive Field）。相邻细胞具有相似和重叠的感受野。感受野大小和位置在皮层之间系统地变化，形成完整的...
放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较
张俊林的博客
01-15 2万+
                                          author:张俊林                                   /*可以转载，转载请标明作者及知乎的出处*/ 如果看不清图片，请转到：放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较   在辞旧迎新的时刻，大家都在忙着回顾过去一年的成...
构建推荐系统的相似检索技术：从距离度量到深度学习的快速了解
张彦峰的博客
11-04 10万+
相似检索方法是一种用于从大量数据中找到与查询数据相似的数据项的技术。这种方法通常用于信息检索、推荐系统、图像处理、自然语言处理等领域。相似检索主要方法可以总体分为以下几类：这些方法各自有其适用的场景和特点，选择合适的相似检索方法取决于应用的需求、数据类型和性能要求。通常，研究和实践中会根据具体情况采用不同的方法或它们的组合来解决相似检索问题。
目标检测算法理解：从R-CNN到Mask R-CNN
为之则易，不为则难
10-30 1985
目标检测算法理解：从R-CNN到Mask R-CNN　　因为工作了以后时间比较琐碎，所以更多的时候使用onenote记录知识点，但是对于一些算法层面的东西，个人的理解毕竟是有局限的。我一直做的都是图像分类方向，最近开始接触了目标检测，也看了一些大牛的论文，虽然网上已经有很多相关的算法讲解，但是每个人对同一个问题的理解都不太一样，本文主要结合自己的理解做一下记录，也欢迎大家批评指正～　　在讲解obje
OpenCL与CNN篇四：CNN从入门到使用
ShiAokai
06-10 4292
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。
【深度学习】CNN
weixin_38716567的博客
08-17 214
更新中… CNN的结构 一般包括 卷积层(Convolution Layer)、池化层(Pooling Layer)、全连接层(Fully Conected Layer)，以下主要讲各层的作用、处理过程以及研究进展。 卷积层 这里的卷积并不是数学意义上的卷积，贴斯坦福cs231n课程上的一个demo 卷积的计算过程 这里常需加上一个bias。 在计算结束后，会通过ReLU进行修正。 池化层 全连接...
CNN解析
梦Dancing的博客
10-30 6299
虽然已经使用了CNN，可是对CNN的原理经常忘，所以写下博客，便于经常温习理解   一、卷积和神经网络       卷积神经网络是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构, 因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果, 这一种技术也被广泛的传播可应用. 卷积神经网络最常被应用的方面是计算机的图像识别, 不过因为不断地创新, 它也被应用在视频分析, 自然语言处理, 药物发...
CNN初探
weixin_34348805的博客
08-29 300
CNN初探 版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7450413.html 前言 这篇博客主要讲解卷积神经网络（CNN）的历史、模块、特点和架构等等 1. CNN历史 CNN最早可以追溯到1968Hubel和Wiesel的论文，这篇论文讲述猫和猴的视觉皮层含有对视野的小区域单独反应的神经元...
keras学习实例（三）：CNN
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CNN即Convolutional Neural Networks即卷积神经网络，是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 本次使用keras实现CNN,包含两层卷积(Conv)，两层最大池化(MaxPooling)，两层全连接（Dense）. 本次实例运行程序： #-*- coding: UTF-8 -*- """ To know more or get c...
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qq_25762497的博客
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前言   在学计算机视觉的这段时间里整理了不少的笔记，想着就把这些笔记再重新整理出来，然后写成Blog和大家一起分享。目前的计划如下（以下网络全部使用Pytorch搭建）： 专题一：计算机视觉基础 介绍CNN网络(计算机视觉的基础) 浅谈VGG网络，介绍ResNet网络（网络特点是越来越深） 介绍GoogLeNet网络（网络特点是越来越宽） 介绍DenseNet网络（一个看似十分NB但是却实际上用得不多的网络） 整理期间还会分享一些自己正在参加的比赛的Baseline 专题二：GAN网络 搭建普通的G
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卷积神经网络CNN为什么选择CNN？CNN基础 -- 边缘检测padding 填充Stride 滑动步长 为什么选择CNN？ 传统神经网络结构存在两个缺点： (1) 当输入层维度较大时，导致网络权重 W 数值较大(一张 64x64 的三通道图片，神经网络输入层的维度为 12288)，训练的神经网络结构较复杂【具体原因在本篇下文介绍】，训练网络所需的内存和计算量庞大，模型训练更加困难，且样本训练集不...
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本文结合Deep learning的一个应用，Convolution Neural Network 进行一些基本应用，参考Lecun的Document 0.1进行部分拓展，与结果展示（in python）。 分为以下几部分： 1. Convolution（卷积） 2. Pooling（降采样过程） 3. CNN结构 4. 跑实验 下面分别介绍
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