Tensorflow2.0笔记 - 使用卷积神经网络层做CIFA100数据集训练（类VGG13）
本笔记记录CNN做CIFAR100数据集的训练相关内容，代码中使用了类似VGG13的网络结构，做了两个Sequetial（CNN和全连接层），没有用Flatten层而是用reshape操作做CNN和全连接层的中转操作。由于网络层次较深，参数量相比之前的网络多了不少，因此只做了10次e...
表情识别 | 卷积神经网络(CNN)人脸表情识别（Matlab）
表情识别 | 卷积神经网络(CNN)人脸表情识别（Matlab） 目录 表情识别 | 卷积神经网络(CNN)人脸表情识别（Matlab）预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 Matlab使用卷积神经网络(CNN)，进行人脸表情情绪识别GUI界面。 工作如下： 1、加载...
李沐48_全连接卷积神经网络FCN——自学笔记
1.FCN是用深度神经网络来做语义分割的奠基性工作。 2.它用转置卷积层来替换CNN最后的全连接层，从而可以实现每个像素的预测。 %matplotlib inlineimport torchimport torchvisionfrom torch import nnfrom torch.nn imp...
分类预测 | Matlab实现CNN-BiLSTM-SAM-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测
%% 建立模型lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中tempLayers = [ sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequ...
一维卷积神经网络的特征可视化-建立模型并进行训练
# basic modelmodel = Sequential([ Input(shape=[X_train.shape[1], 1]), Conv1D(filters=16, kernel_size=3, activation="relu"), BatchNormalizati...
故障诊断 | 一文解决，GCN图卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）-模型描述
GCN（Graph Convolutional Network）是一种基于图结构数据进行卷积操作的神经网络模型。它在处理图数据上展现了很好的性能，特别适用于节点分类、图分类和图生成等任务。 GCN模型的核心思想是将图结构数据转化为矩阵表示，然后通过矩阵的卷积操作来对节点进行特征表示和学习。下面是G...
论文解读（二）：卷积神经网络真的有平移不变性吗
在我们读计算机视觉的相关论文时，经常会看到平移不变性这个词，通常观点中，大家都是普遍认为CNN是具有平移不变性的，然而近年来，有一些工作的研究对平移不变性提出了质疑，本文对一些平移不变性的理解进行记录，对于持有平移不变性的观点，和持有平移变化的观点，对该两类观点进行简单的记录，不提出相关的解决方法。...
轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
一 引言二 轻量化模型2.1 SqueezeNet2.2 MobileNet2.3 ShuffleNet2.4 Xception三 网络对比 一 引言自2012年AlexNet以来，卷积神经网络（简称CNN）在图像分类、图像分割、目标检测等领域获得广泛应用。随着性能的要求越来越高，AlexNet已经...
轻量化卷积神经网络（SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet，Xception）
目录摘要SqueezeNet (AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and < 0.5MB model size)MobileNetShuffleNetXception总结摘要在最近阅读的一些论文中常常出现MobileNet，Xce...
卷积神经网络的参数设定方法
与神经网络有关的主要参数如下：卷积层的卷积核大小、卷积核个数**函数的种类(常用的sigmoid tanh relu, leaky relu)池化方法的种类网络的层结构（卷积层的个数/全连接层的个数）Dropout的概率有无预处理有无归一化与训练有关的参数如下所示：Mini-Batch的个数学习率迭...
MTCNN：将多任务级联卷积神经网络用于人脸检测和校准
最近一段接触了MTCNN算法，是中国科学院深圳先进技术研究院的成果，论文《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》MTCNN算法是利用三层级联架构结合精心设计的卷积神经网络...
图像处理 CNN（卷积神经网络Convolutional Neural Networks）
1.图像的输入一张照片是如何输入到神经网络中的。众所周知，计算机适合处理的是矩阵运算，所以必须要把图片转换成矩阵后计算机才能认识。所有的彩色图像都由红绿蓝（RGB）叠加而成，成为图像的三个通道，一张图片在计算机中存储也是通过这三个矩阵完成的。RGB这三个矩阵称为为图像的3个通道，也作为神经网络的输入...
【计算机科学】【.01】贝叶斯卷积神经网络
本文为德国凯泽斯劳藤大学（作者：Kumar Shridhar）的硕士论文，共90页。人工神经网络是一种互连系统，它通过学习实例来完成给定的任务，而不必事先了解该任务。这是通过为每个节点中的权重找到最佳点估计来完成的。一般来说，使用点估计作为权重的网络在大型数据集上表现良好，但它们无法在数据很少或没有...
卷积神经网络（3）卷积计算流程
如图，最左边蓝色的是输入的7*7*3的图片我们设置一个3*3的filter w0，filter的深度要跟输入一致，都是3，故我们可以看到三个filter w0将其在7*7*3的区域里滑动，开始的时候滑动是在图中R、G、B中圈起来的地方，所以我们计算的第一个值：f11=0（R中圈起来的地方和filte...
卷积神经网络中全连接层、softmax与softmax loss理解
一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层，全连接层，损失层等。卷积层与池化层在本篇中不做多理解，之后有时间再记录一下，本篇着重讲一下全连接层与损失层。——————————————————————————————————————全连接层：W为全连接层的参数，X是全连接层的输入，也就是特征，经上层卷积或...
7.卷积神经网络与计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何使计算机识别图片的学科，也是深度学习的主要应用领域之一。 在众多深度模型中，卷积神经网络“独领风骚”，已经被称为计算机视觉的主要研究根据之一。 一、卷积神经网络的基本思想 卷积神经网络最初由 Yann LeCun（杨立昆）等人在1989年提出，是最初取得成功的深度神经网络之...
Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1
3、Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1http://blog.csdn.net/sunbow0Spark MLlib Deep Learning工具箱，是依据现有深度学习教程《UFLDL教程》中的...
LeNet-5卷积神经网络的整体框架介绍
在数字手写体识别中，LeNet-5卷积神经网络框架是每一个深度学习入门新手都必须要掌握的基本框架模型。本文对这个基本模型进行一下介绍：可以看出LeNet-5包含输入层共有8层，每一层都包含多个参数（权重）。C层代表的是卷积层，通过卷积操作，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。 S层是一...
卷积神经网络经典网络（LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）
前言一. 卷积神经网络的发展二、LeNet网络二. AlexNet2.1.双向RNN2.2. 深层双向RNN五. Pyramidal RNN六.RNN的训练-BPTT七.RNN与CNN的结合应用：看图说话八.RNN项目练手前言关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，其中经典的几个网络是非...
深度学习-深度卷积神经网络发展
AlexNet网络现代意义上的深度卷积神经网络起源于AlexNet网络，它是深度卷积神经网络的鼻祖。这个网络相比之前的卷积网络最显著的特点是层次加深，参数规模变大。网络结构如下图所示：这个网络有5个卷积层，它们中的一部分后面接着max-pooling层进行下采样；最后跟3个全连接层。最后一层是sof...