卷积神经网络架构：EfficientNet结构的特点
EfficientNet是一种高效的卷积神经网络架构，它通过系统化的方法来提升模型的性能和效率。由Google AI提出，EfficientNet的设计理念是通过网络的复合缩放（compound scaling）来均衡地扩展网络的深度（depth）、宽度（width）和分辨率（resolution），从而在保持高准确度的同时显著降低计算成本。以下是EfficientNet结构的主要特点： ...
卷积神经网络的结构组成与解释（详细介绍）
前言 卷积神经网络是以卷积层为主的深层网络结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。 1、卷积层 常见的卷积操作如下： ...
卷积神经网络的原理、结构和应用
深度学习是一种人工神经网络的应用，其应用范围包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等等。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种应用广泛的图像识别模型，其用于解决计算机视觉领域中的图像分类、目标检测、图像分割等问题。本文将详细介绍卷积神经网络的原理、结构和应用。 卷积神经网络的原理 卷积神经网络是一种前馈神经网络，其主要特点是具有卷积层...
【复现】尝试使用numpy对卷积神经网络中各经典结构进行改写复现
前言 numpy作为Python中最常用的科学计算库之一，也被广泛应用于卷积神经网络中的各个组件。本篇博客将介绍如何使用numpy完成卷积神经网络中的各个组件，包括卷积层、池化层、全连接层等，帮助读者更好地理解卷积神经网络的实现原理，同时也能够更加熟练地使用numpy进行深度学习相关的编程。 卷积层 使用numpy写出卷积层函数需要考虑多个方面，包括输入数据的格式...
头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解
本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管...
基于图卷积神经网络GCN的时间序列预测:图与递归结构相结合的库存品需求预测
时间序列预测任务可以按照不同的方法执行。最经典的是基于统计和自回归的方法。更准确的是基于增强和集成的算法，我们必须使用滚动周期生成大量有用的手工特性。另一方面，我们可以使用在开发过程中提供更多自由的神经网络模型，提供对顺序建模的可定制的特性。循环和卷积结构在时间序列预测中取得了巨大的成功。该领域中有趣的方法是通过采用最初在NLP中本地的Transform...
PATCHY-SAN：卷积神经网络处理图结构数据
论文标题：Learning Convolutional Neural Networks for Graphs论文链接：https://arxiv.org/abs/1605.05273论文来源：ICML 2016一、概述在这篇论文中，我们的目的是将卷积神经网络应用于大量的基于图的学习问题。考虑以下两个问题：①使用图的集合作为训练...
深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读
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DL之CNN：关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介总结框架结构图(非常有价值)之持续更新(吐血整理)
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