卷积神经网络的结构组成与解释(详细介绍)

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: ...

深度学习500问——Chapter05: 卷积神经网络(CNN)(4)

深度学习500问——Chapter05: 卷积神经网络(CNN)(4)

5.18 卷积神经网络凸显共性的方法 5.18.1 局部连接 我们首先了解一个概念,感受野,即每个神经元仅与输入神经元相连接的一块区域。在图像卷积操作中,神经元在空间维度上是局部连接的,但在深度上是全连接。局部连接的思想,是受启发于身生物学里的视觉系统结构,视觉皮层的神经元就是仅用局部接受信息。对于...

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深度学习500问——Chapter05: 卷积神经网络(CNN)(3)

深度学习500问——Chapter05: 卷积神经网络(CNN)(3)

5.14 理解转置卷积与棋盘效应 5.14.1 标准卷积 在理解转置卷积之前,需要先理解标准卷积的运算方式。 首先给出一个输入输出结果。 那是怎样计算的呢? 卷积的时候需要对卷积核进...

卷积神经网络(CNN)的数学原理解析

卷积神经网络(CNN)的数学原理解析

前言 本篇主要分享卷积神经网络(CNN)的数学原理解析,会让你加深理解神经网络如何工作于CNNs。出于建议,这篇文章将包含相当复杂的数学方程,如果你不习惯线性代数喝微分也没事,目的不是记住这些公式,而是对下面发生的事情有一个直观的认识。 可视化和注释的完整源码: GitHub:https://git...

深度学习500问——Chapter05: 卷积神经网络(CNN)(2)

深度学习500问——Chapter05: 卷积神经网络(CNN)(2)

5.6 有哪些池化方法 池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling),在构建卷积神经网络时,往往会用在卷积层之后,通过池化来降低卷积层输出的特征维度,有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。池化操作可以降低图像维度的原因,本质上是因为图像具有一种“静态性...

卷积神经网络(CNN)——基础知识整理

卷积神经网络(CNN)——基础知识整理

1、卷积神经网络 既然叫卷积神经网络,这里面首先是卷积,然后是神经网络,是二者的一个结合,卷积这个概念实际上来自信号处理领域,一般是对2个信号进行卷积运算,见下图: ...

深度学习500问——Chapter05: 卷积神经网络(CNN)(1)

深度学习500问——Chapter05: 卷积神经网络(CNN)(1)

卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构,被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域,因为图像数据具有显著的局部与整体关系,其在图像识别领域的应用获得了巨大的成功。 5.1 卷积神经网络的组成层 以图像分类任务为例,在表5.1所示卷积神经网络中,一般包含5种类型的网络层次结构:...

使用Python实现卷积神经网络(CNN)

使用Python实现卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种广泛应用于计算机视觉任务的深度学习模型。本教程将介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的卷积神经网络,用于图像分类任务。 什么是卷积神经网络(CNN)? 卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格状拓扑...

BiTCN:基于卷积网络的多元时间序列预测

BiTCN:基于卷积网络的多元时间序列预测

在时间序列预测领域中,模型的体系结构通常依赖于多层感知器(MLP)或Transformer体系结构。 基于mlp的模型,如N-HiTS, TiDE和TSMixer,可以在保持快速训练的同时获得非常好的预测性能。基于Transformer的模型,如PatchTST和ittransformer也取得了很...

【AI 初识】什么是卷积神经网络 (CNN)?

【AI 初识】什么是卷积神经网络 (CNN)?

探索卷积神经网络(CNN) 引言 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型,具有重要的理论和实际应用价值。作为一个具备AI前沿科学研究的工程师,深入了解CNN的概念、原理和应用,对于提高模型的性能和应用效果具有重要意义...

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