卷积神经网络实践

最新推荐文章于 2022-10-31 07:57:08 发布
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1、用卷积提取特征 

tf.nn.conv2d(输入描述,eg.[batch,5,5,1通道]

卷积核描述,eg.[3,3,1通道,16]

核滑动步长,eg.[1,1行步长,1列步长,1]

padding='VALID'

)

2、padding=SAME padding=VALID

3、tensorflow可视化：tensorboard --logdir="/home/tensorflow/log/batch" 

PyTorch生成式人工智能（4）——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)详解
盼小辉丶的博客
05-12 2583
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种广泛应用的深度学习模型。通过参数共享、局部感知和空间结构等优势，能够更好地处理图像数据，并在图像识别、目标检测和图像生成等任务中展现出强大的能力。在本节中，介绍了卷积的计算方法以及卷积神经网络的基本组件，并使用 PyTorch 构建了卷积神经网络以深入了解其工作原理。
卷积神经网络实践--猫狗分类
与其在风雨中逃避，不如在雷电中舞蹈
06-03 2495
利用卷积神经网络实现猫狗分类
卷积神经网络课程报告
05-09
卷积神经网络课程报告
神经网络实验报告
12-10
神经网络的课程设计以及相关的代码描述，非常的清晰
卷积神经网络报告
03-22
卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络。
人工智能实践： 卷积神经网络实践
diyudong4681的博客
07-30 228
复现已有的卷积神经网络 VGGNet是Karen simonyan等人在2015年的ICLR会议中，公开的神经网络模型。这个模型在2014年的ImageNet比赛中获得了定位第一名和分类第二名的成绩。论文为VeryDeep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition，这篇博客对该论文介绍的非常详细。这篇文章是以比赛为...
Caffe深度学习框架下的卷积神经网络实践及应用详解
最新发布
03-20
内容概要：本文深入介绍了Caffe深度学习框架，涵盖其历史背景和发展、安装配置、卷积神经网络（CNN）的基础理论及其实现。具体内容包括CNN各个层级的工作原理、Caffe中的网络模型定义和训练方法、LeNet与AlexNet的...
卷积神经网络概述及python实现
01-27
对于卷积神经网络（CNN）而言，相信很多读者并不陌生，该网络近年来在大多数领域都表现优异，尤其是在计算机视觉领域中。但是很多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱搭建卷积神经网络模型，并不清楚其中具体...
卷积神经网络原理.pdf
06-11
卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种重要模型，主要应用于图像识别、视频分析、语音识别等任务。CNN通过模拟人类视觉神经网络的结构，自动并有效地从图像中提取特征。卷积神经网络的核心组成部分包括神经元、层、...
神经网络的实验步骤详细分析具体-神经网络大作业（一）.doc
08-13
神经网络的实验步骤详细分析具体-神经网络大作业（一）.doc 本人做的神经网络的实验，步骤详细，分析具体，适合做入门学习用-I do neural network experiments, the steps detailed analysis of specific, suitable for entry to study 截取某些内容，方便参考： 用BP网络识别雷达测速的三类信号 一．数据来源      此信号来自一部测速雷达获得的三种目标的回波信号，三种目标分别是行人W、自行车B和卡车T，信号中包含目标的速度信息。 二．信号的分析与处理      根据所给的三类信号的样本，每一个样本中均包含1024个数据，由于每一个样本的数据量较大，不可能将所有1024个数据全都作为神经元的输入，计算量太大，所以必须首先对信号进行分析，提取最有价值的特征信息。      首先可以看看每一个样本中的数据图，以各类信号中的第一个样本为例，如图1所示。 （1）                                       （2）                                        （3） 图1 （1）行人数据图  （2）自行车数据图  （3）卡车数据图              从上图的时域数据基本上观察不出规律，因此我们要对数据进行傅立叶变换，从频域分析数据的特征，如下图2所示。 图2 行人数据频谱图 从上图中看到行人的数据的频谱的幅度很小，原因是因为信号在零点处的值特别大，所以要将在零点处的值去掉，得到如图3所示。 图3 行人数据去掉零点后的频谱图 这时可以观察到信号的一些特征，从图中发现信号的频谱图是基本对称分布的，而且信号的峰值也很大，可以对它首先进行归一化，如下图4所示。 图4 （1）行人数据归一化后的频谱图 （2）取绝对值后的频谱图 同时将自行车和卡车的频谱图来做比较如图5，6所示 图5 （1）自行车数据归一化后的频谱图        （2）取绝对值后的频谱图 图6 （1）卡车数据归一化后的频谱图              （2）取绝对值后的频谱图 从上面三幅图中，可以观察到信号都有明显的峰值，但是出现的位置不同，另外，信号的均值和方差明显不同。但是考虑到雷达所测数据中，会有一些速度反常规的游离数据，所以考虑采用受游离数据影响小的平均绝对值偏差来代替样本方差作为输入特征。同时，以数据的样本中位数来作为输入特征来减少游离数据的影响。根据这些特征进行提取来作为输入。 三．特征提取 1．取信号归一化后的均值作为一个特征量。 2．取信号归一化后的平均绝对值偏差作为一个特征量。 3．取信号归一化后的样本中位数作为一个特征量。 4．由三幅图的比较可以发现，信号的每两点之间的起伏程度也不尽相同，所以可以设定一个特征量，来纪录信号两点间的起伏程度的大小。 5．信号在经过归一化后，可以将信号全部的值加起来，用这个总的值来作为一个特征量。 除了上述的特征，还有很多特征可以提取，但是特征越多，需要的输入神经元越多，依照隐层神经元约为输入神经元的两倍的原则，隐层的神经元也将越多。则网络训练的时间将花费很大。所以，本实验只提取了上述特征中的1，2，3。 四．算法与实现 根据提取的特征的维数，来决定输入神经元的个数。因为提取的三个特征的维数分别为8，1和1，所以输入神经元的个数为10。输出神经元的个数定为3个，考虑到被识别的三种信号分别对应三个输出，虽然用两个神经元就可以表示三种输出状态，但是用三个神经元能更好地分辨，减少出错的概率。至于隐层的神经元个数则按照约为输入神经元个数的两倍的原则，设为20个。当然还可以在调试过程中根据输出的识别率来找到一个一个较为合适的个数。
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deeplearning.34卷积神经网络的实践
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卷积神经网络实践安装相关库和包卷积函数零填充卷积的单个步骤卷积神经网络的正向传递池化层卷积神经网络的反向传播池化层的反向传播Tensorflow实现卷积神经网络导入相关库和下载相关数据检查数据集维度创建占位符初始化参数前向传播计算损失构建模型完整代码 安装相关库和包 使用pycharm，新建juan_ji.py文件。 numpy 是Python科学计算的基本包。 matplotlib 是在Python中常用的绘制图形的库。 import numpy as np import h5py import ma
六万字硬核详解：卷积神经网络CNN（原理详解 + 项目实战 + 经验分享）
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Keras框架下的CIFAR10卷积神经网络实践指南
- **实践和代码实现**：通过实验性的代码实践，可以加深对卷积神经网络工作原理的理解，以及如何使用Keras框架来构建和训练一个深度学习模型。CIFAR10数据集在此场景中用作训练和验证模型的原材料。 #### 标签：...
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