白话机器学习-卷积神经网络CNN

一 背景在卷积神经网络CNN 出现之前,图像对于人工智能来说就是一个灾难,主要是有两个原因: 图像需要处理的数据量太大,导致成本很高,效率很低;图像在数值化的过程中很难保留原有的特征,导致图像处理的准确率不高; 1 参数共享机制假设我们使用全连接层进行图像特征的提取,即使使用最简单的数据集例如MNIST数据。每个图片的尺寸是28x28x1,其中28x28是图片的大小,1是表示...

深度学习概述:从基础概念、计算步骤到调优方法

自2012年深度学习崛起以来,这项技术已被应用到计算机视觉、NLP、推荐等各领域,推动了技术发展,创造了巨大的商业价值。同时,深度学习的算法和网络结构在这期间也在不断发展,但不管怎样,它们都遵循深度学习的基础理论。 温故而知新,如今回顾深度学习的基本原理,依然对我们理...

循环码、卷积码及其python实现

摘要:本文介绍了循环码和卷积码两种编码方式,并且,作者给出了两种编码方式的编码译码的python实现 关键字:循环码,系统编码,卷积码,python,Viterbi算法 循环码的编码译码 设 \(C\) 是一个 \(q\) 元 \([n,n-r]\) 循环码,其生成多项式为\(g(x), \text{deg}(g(x))=r\)。显然,\(C\) 有 \(n-r\) 个信息位...

卷积神经网络入门(二)

本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路。 8. 卷积神经网络的一个完整例子一个完整的卷积神经网络模型: 图8.1 一个完整卷积神经网络例子在设计卷积神经网络中的许多工作是选择合适的超参数,例如总单元数多少?步长多少?padding多少?使用了多少滤波器等。Types of layer in a convolutional network: Convoluti...

卷积神经网络入门(一)

本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路。 1. 计算机视觉(Computer Vision)领域介绍图片分类(Image Classification)、目标检测(Object detection)、神经风格转换(Neural Style Transfer)。计算机视觉的一大挑战就是输入样本的尺寸可以任意大,进一步导致神经网络的参数很多,容易过拟合并且对计算机的内存...

【6】卷积神经网络的介绍

本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路。 1.关于图像的基础知识灰度图这里以MINST数据集为例,对于一个手写数字的图像,其由像素为28*28的灰度图构成,如图所示:根据每一个像素点的一个具体的数值,可以将其构造出一副如上述所示的灰度图,由于灰度图的通道只有1,也就是没有其他的通道堆叠,所以对于0-255的数值,其实可以将每一个像素点都除以一个255,然后所得到的就...

【论文阅读】ConvNeXt:A ConvNet for the 2020s 新时代卷积网络

一、ConvNext Highlight   核心宗旨:基于ResNet-50的结构,参考Swin-Transformer的思想进行现代化改造,直到卷积模型超过trans-based方法的SOTA效果。   启发性结论:架构的优劣差异没有想象中的大,在同样的FLOPs下,不同的模型的性能是接近的。   意义:这篇文章可以作为很好的索引,将卷积网络演进过程中的重要成果收录,适合新...

深度学习——卷积神经网络(CNN,conv,maxpooling)

highlight: an-old-hope一起养成写作习惯!这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第2天,点击查看活动详情。这是一篇介绍卷积神经网络入门到搭建的文章,可以学习到卷积网络其中的Conv卷积层,pooling池化层重要结构的原理和代码实现。文章较长感兴趣请耐心观看哦!谢谢🙏 这是一个全连接的线性结构的网络模型,像这样的模型网络全是由线性层串行连接起来,...

这可能是神经网络 LeNet-5 最详细的解释了!

大家好,我是红色石头! 说起深度学习目标检测算法,就不得不提 LeNet- 5 网络。LeNet-5由LeCun等人提出于1998年提出,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。出自论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》 论文传送...

3D 池化(MaxPool3D) 和 3D(Conv3d) 卷积详解

3D 池化(MaxPool3D) 和 3D(Conv3d) 卷积详解 池化和卷积的过程是类似的,只是池化没有权重,相比起来更容易说明计算的过程。这里从 3D 池化开始详细介绍 MaxPool3D 和 Conv3d 的过程,并尝试通过 2D 和 1D 的池化来实现 3D 池化的过程...