如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集?
前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =...
Tensorflow卷积神经网络实例
这篇文章主要为大家详细介绍了Tensorflow卷积神经网络实例,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
干货 | 利用手持摄像机图像通过卷积神经网络实时进行水稻检测(致敬袁老)
计算机视觉研究院专栏作者:Edison_G小农户在全球粮食供应中发挥着重要作用。随着智能手机越来越普及,它们使小农能够以非常低的低成本收集图像。在此感谢袁隆平先生的贡献,让我们衣食无忧!一、简要在本研究中,研究者提出了一种有效的深度卷积神经网络(DCNN)结构,利用手持照相机拍摄的照片来检测水稻的...
图卷积神经网络(GCN)
2022年10月7日 图卷积神经网络(GCN) 参考:何时能懂你的心——图卷积神经网络(GCN) - 知乎 (zhihu.com) 一文让你看懂图卷积神经网络(GCN)!!! - 知乎 (zhihu.com) Graph Convolutional Networks | Thomas Kip...
填充与步幅(CNN卷积神经网络)
文章目录 填充和步幅填充(Padding)步幅(Stride)小结 填充和步幅 由之前的学习,可以知道,假设输入形状为 X h ...
&4_卷积神经网络
卷积神经网络CNN 什么是卷积神经网络例子池化(pooling)常见的CNN结构CNN神经网络 什么是卷积神经网络 卷积神经网络在图片和语言识别方面能够给出更优预测结果。 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, 药物发现, 等...
经典卷积和深度卷积的神经网络
文章目录 LeNet网络AlexNet深度卷积神经网络 (AlexNet)VGGNIN(网络中的概念)含并行连接的网络GoogLeNet / Inception V3批量 归一化一些B站评论区大佬讨论残差网络ResNetResNet为什么能训练一千层 暂时浅过一遍,不求每个部分都理解很深度,后面通...
循环神经网络理论知识+卷积神经网络模型
前馈神经网络 多层感知器与卷积神经网络,信息按照一个方向流动 Recurrent Neural Network , RNN 信息循环流动 两种循环神经网络==原始的循环神经网络和目前常用的长短时记忆网络 循环神经网络指的是网络的隐含层输出又作为其自身的输入。 Wxh,bxh,whh,bhh, why...
你的计算机也可以看懂世界——十分钟跑起卷积神经网络(Windows+CPU)
众所周知,如果你想研究Deep Learning,那么比较常用的配置是Linux+GPU,不过现在很多非计算机专业的同学有时也会想采用Deep Learning方法来完成一些工作,那么Linux+GPU的环境就有可能会给他们带来一定困扰,我写这篇文章就是为了让这些同学可以不用去装Linux系统,不用...
刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P11 卷积神经网络(高级篇)
刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P11 卷积神经网络(高级篇) 1、GoogleNetI 网络结构II 减少代码冗余思想(减少代码重复)2、Inception ModuleI 基本概念III 代码实现II Stack Layer3、residual netI 普通网络与残差网络的区别I...
深度学习卷积神经网络YOLOv5详解
1 Yolov5四种网络模型 Yolov5官方代码中,给出的目标检测网络中一共有4个版本,分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。 学习一个新的算法,最好在脑海中对算法网络的整体架构有一个清晰的理解。 但比较尴尬的是,Yolov5代码中给出的网络文件是yaml格...
卷积神经网络之AlexNet
由于受到计算机性能的影响,虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩,但是并没有引起很多的关注。 知道2012年,Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠,卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。AlexNet特点AlexNet是在LeNet的基础上加...
卷积神经网络CNN介绍:结构框架,源码理解【转】
1. 卷积神经网络结构卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层都是一个变换(映射),常用卷积convention变换和pooling池化变换,每种变换都是对输入数据的一种处理,是输入特征的另一种特征表达;每层由多个二维平面组成,每个平面为各层处理后的特征图(feature map)。常见结构:输入层为...
Tensorflow卷积神经网络实例进阶
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Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别
今天小编就为大家分享一篇关于Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
深度学习FPGA实现基础知识10(Deep Learning(深度学习)卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN))
需求说明:深度学习FPGA实现知识储备 来自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 说明:图文并茂,言简意赅。 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN...
浅谈pytorch卷积核大小的设置对全连接神经元的影响
今天小编就为大家分享一篇浅谈pytorch卷积核大小的设置对全连接神经元的影响,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
深度学习原理与框架-猫狗图像识别-卷积神经网络(代码) 1.cv2.resize(图片压缩) 2..get_shape()[1:4].num_elements(获得最后三维度之和) 3.saver.save(训练参数的保存) 4.tf.train.import_meta_graph(加载模型结构) 5.saver.restore(训练参数载入)
1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR)参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值2....
Python深度学习之实现卷积神经网络
今天带大家学习如何使用Python实现卷积神经网络,这是个很难的知识点,文中有非常详细的介绍,对小伙伴们很有帮助,需要的朋友可以参考下
tensorflow学习笔记七----------卷积神经网络
卷积神经网络比神经网络稍微复杂一些,因为其多了一个卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。使用mnist数据集,n个数据,每个数据的像素为28*28*1=784。先让这些数据通过第一个卷积层,在这个卷积上指定一个3*3*1的feature,这个feat...