卷积神经网络（CNN）学习笔记

神经网络及相关模型知识介绍
最新推荐文章于 2024-10-01 18:45:33 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-01 18:45:33 发布 · 291 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客介绍了神经网络、卷积神经网络、机器学习、支持向量机（SVM）和U-net等内容。提供了相关学习链接，还提及卷积神经网络的注意事项，如权重不共享、Feature Map尺寸计算等，同时详细解析了U-net的结构、优化器、损失函数等。

卷积神经网络（CNN）学习笔记

神经网络浅讲

1、链接: 神经网络浅讲：从神经元到深度学习.
2、链接: 加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘.
3、A quick introduction to neural network

14
16
17
18
19

卷积神经网络

1、链接: 详解卷积神经网络（CNN）.
2、链接:YJango的卷积神经网络
3、An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks
注意事项：

  1. 三个channels的权重并不共享。 即当深度变为3后，权重也跟着扩增到了三组，不同channels用的是自己的权重。
  2. Feature Map的尺寸等于
    (input_size + 2 * padding_size − filter_size)/stride+1。

机器学习

链接: 从机器学习谈起.

支持向量机（SVM）

链接: 支持向量机系列.

U-net

语义分割网络U-Net的设计架构与设计思想
U-net论文解析
1、
结构
卷积层：无填充卷积+relu+2*2的max pooling
filter的数量每次翻倍
patch：上采样的时候是下采样的两倍，因为要把下采样的patch合并过来
优化器：GSD，0.99的动量系数
loss：交叉熵损失系数
权重初始化：高斯（0，σ=sqrt（2/N））
图像增强：采用仿射变换

KELIMEIKE
关注
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 解析
北漂人家
07-05 7107
网络结构包括一个捕获上下文信息的收缩路径和一个用于精确定位的对称扩张路径，该网络能使用很少的图像就能够进行端到端的训练，并且在ISBI对电子显微镜下神经元结构进行的分割挑战方面胜过先前的最佳方法（滑动窗口卷积网络）。 结构 卷积层： 无填充卷积+relu+（2*2，stride=2）的max pooling 卷积滤波器的数量每次下采样后double。 patch： 上采样的时候...
CNN卷积神经网络学习笔记
TZZtangtangtang的博客
09-04 667
卷积神经网络应用领域 检测任务 追踪任务 分类检索 超分辨率重构 医学任务 无人驾驶 人脸识别 卷积的作用 卷积神经网络与传统网络区别 传统神经网络（nn） 特征是二维的 CNN 特征是三维的，直接输入原始数据 卷积神经网络的整体架构 输入层 卷积层 池化层 全连接层 输入层 图像数据，例如：28x28的数据 卷积层 提取特征 计算过程 将图像进行一个分割，分成多个小块，目的是在不同的区域，得到的特征不一样。 卷积特征值计算方法 图像颜色通道 一张图是三维的，分为R,G,B三个通道分别单独
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
热门推荐
结构之法 算法之道
07-02 92万+
2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后，太多的杂事、琐碎事，让我一直想再写点技术性文章但每每恨时间抽不开。然由于公司在不断开机器学习、深度学习等相关的在线课程，耳濡目染中，总会顺带着学习学习。
卷积神经网络CNN学习笔记
Dijkstra's Monk-ey的博客
10-08 975
卷积神经网络层次 输入层INPUT：图像的像素值作为输入。 卷积层CONV：卷积计算层（核心），卷积层连接输入的一个小区域，并计算卷积核与对应的输入小区域之间的点乘作为输出。 池化层POOL：取区域平均或最大。在空间维度（W，H）上执行一个降采样的操作。 全连接层FC：在分类任务中将计算每个类别对应的分数，和普通神经网络一样，FC层的每个神经元都将与其一层的输出相连。
学习笔记：卷积神经网络（CNN）
2401_83327355的博客
10-01 2547
文章的内容是在我看了一些卷积神经网络的网课，以及文章后结合自己的理解，对于卷积神经网络的原理进行总结。参考文章写文章的本意是记录自己学习的过程，内容可以源自于教学视频或者文章，我只是学完进行总结。
卷积神经网络CNN学习笔记-卷积计算&Conv2D函数的理解
weixin_46028606的博客
10-20 1909
卷积神经网络CNN学习笔记
卷积神经网络CNN学习笔记（一文搞定CNN）
WD
03-26 2123
卷积神经网络CNN学习笔记 文章目录卷积神经网络CNN学习笔记说在前面1. 什么是卷积？2. 非线性激活Relu3. Pooling 池化层4. 全连接层5. 对比卷积层核全连接层6. CNN的反向传播7. CNN的训练8. 总结CNN整个训练过程结尾 说在前面 首先给大家推荐一个可视化CNN整个过程的网站，https://poloclub.github.io/cnn-explainer/，这个是2021年IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GR
卷积神经网络CNN学习笔记-MaxPool2D函数解析
weixin_46028606的博客
10-21 1039
卷积神经网络CNN学习笔记-MaxPool2D函数解析
CNN(卷积神经网络)学习笔记
m0_53788742的博客
09-04 631
CNN的概念 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_54446335/article/details/120041578 ...
深度学习笔记——pytorch实现卷积神经网络CNN
weixin_45978839的博客
01-04 3537
B站刘二大人《pytorch深度学习实践》
卷积神经网络CNN学习笔记 pdf
11-07
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，尤其在图像识别和分类领域表现出色。CNN能够自动且有效地从图像中提取特征进行学习和识别，其在处理具有类似结构的数据时显示了非常好的性能。CNN之所以高效，是因为它能够...
5-机器学习系列（5）：卷积神经网络CNN之--原理及python实现1
08-03
卷积神经网络CNN之原理及Python实现 卷积神经网络（CNN）是一种流行的神经网络结构，广泛应用于计算机视觉领域。CNN的原理是基于卷积运算和池化层，旨在提取图像中的边缘信息和特征。下面是卷积神经网络的原理和...
AI学习笔记——卷积神经网络（CNN）
02-24
本文来自简书，本文主要介绍了一个完整的卷积神经网络(CNN)，卷积的滤波器（Filter）是如何工作的呢？请参见下文。上篇文章简单地地介绍了神经网络和深度学习，在神经网络中，每一层的每个神经元都与下一层的每个...
超导磁能储存系统的建模和仿真（Simulink仿真实现）
12-09
超导磁能储存系统的建模和仿真（Simulink仿真实现）
基于GPT-4o与GLiNER构建的企业ESG情感与方面时间序列数据集（Nano-ESG）
最新发布
12-09
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本，从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索，初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作，以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统，排除与目标企业无关的文档。在此基础上，通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选：一方面判定其与ESG议题的相关性，另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成，它对每篇文献进行ESG情感倾向（正面、中性或负面）的判定，并标注所涉及的ESG具体维度，从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究，例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究，以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类，深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外，借助Bertopic等主题建模方法，能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题，并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖，为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Scala设计模式精要
12-09
本书深入探讨Scala语言中的设计模式，融合面向对象与函数式编程思想，系统讲解如单例、建造者、装饰者等经典模式在Scala中的简洁实现。通过实际案例解析，展示如何利用语言特性如特质、柯里化、隐式转换等提升代码复用性与可维护性。适合具备一定Scala基础的开发者进阶学习，帮助理解高阶抽象的设计原理与最佳实践，掌握构建灵活、高效Scala应用的核心模式。
web敏感目录、信息泄漏批量扫描脚本，结合爬虫、目录深度遍历
12-09
下载方式：https://pan.quark.cn/s/548179562a67 webdirdig =================================== web敏感目录\信息泄漏扫描脚本 Basic usage ===================================
arm64交叉编译工具链
12-09
Windows下交叉编译工具链
卷积神经网络CNN详解：从基础知识到LeNet
"该资源是一份关于卷积神经网络（CNN）的快速入门笔记，涵盖了CNN的基本概念，包括LeNet模型的介绍，卷积、非线性处理、池化和全连接层等核心组件的详细解释。" 卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理具有网格结构...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值