卷积 神经cnn

1. 机器学习中两个主要问题 1.1 回归 1.2 分类 分类是可交换的，可以将狗称为第一类，猫是第二类，也可以反过来。 卷积是可交换的 上式是分类的损失函数，\(y\)是0或1，\(\hat {y} \epsilon [0 , 1]\) 2. 数学过程 上图就是卷积的运算 后证明：若\(u(x) ......

二分类 注：当实现一个神经网络的时候，通常不直接使用for循环来遍历整个训练集（编程tips） 举例逻辑回归 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法。首先从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则 ......

之前的序列学习中假设的目标是在给定观测的情况下对下一个输出进行建模，然而也存在需要后文预测前文的情况。 9.4.1 隐马尔可夫模型中的动态规划 数学推导太复杂了，略。 9.4.2 双向模型 双向循环神经网络（bidirectional RNNs）添加了反向传递信息的隐藏层，以便更灵活地处理此类信息。 ......

基于神经网络的图像识别是计算机视觉领域的一个热门研究方向，尤其是深度学习技术的兴起。以下是一些与基于神经网络的图像识别相关的关键主题和研究方向： 1. 卷积神经网络（CNN）： CNN是图像识别领域最重要的神经网络之一。研究人员一直在改进CNN的架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogL ......

前言 博主研究生时期研究的课题有关于点云的深度学习。对于点云这一三维数据形式的深度学习研究，相关工作启发于二维图像深度学习处理，由此对于点云的特征提取也采用卷积这一形式。但在实践过程中，点云的卷积衍生出了多种方法。 因此该随笔主要内容为对卷积这一概念的个人理解与梳理。 卷积字面意义的探讨 参考他人的 ......

参考文献：https://blog.csdn.net/zhibing_ding/article/details/125254670 不断的学习，就会有不同的认识和理解. 卷积操作的基本思想是提取输入数据的局部特征，这有助于网络捕捉图像中的空间结构和模式。 卷积核是一个小的矩阵，通常是正方形的，它在输 ......

1. 卷积层的作用卷积层的作用是提取输入图片中的信息，这些信息被称为图像特征，这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现，比如图片的纹理特征，颜色特征。 比如下面这张图片，蓝色框框住的地方就是脸部特征，这些特征其实是由一个个像素所组成的。 再者这是一张彩色图片，它包含R、G、B三个通道 ......

将多层循环神经网络堆叠在一起，通过对几个简单层的组合，产生一个灵活的机制。其中的数据可能与不同层的堆叠有关。 9.3.1 函数依赖关系 将深度架构中的函数依赖关系形式化，第 \(l\) 个隐藏层的隐状态表达式为： \[\boldsymbol{H}^{(l)}_t=\phi_l(\boldsymbol ......

2023年10月18日，14:14。 来不及了，这一篇还是看的翻译。 论文：GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM(需要工具才能访问) Github： AAAI 2023的论文。 摘要 轨迹相似 ......

卷积层的作用一 在说卷积层之前, 我想先说一下为什么会有卷积层; 前面几个博客提到的神经网络都是用矩阵乘法来建立输入和输出之间的关系, 如果有n个输入和m个输出, 那么就需要n*m个参数; 如果n和m很大并且有多个全连接层的话需要的参数数量是庞大的; 卷积层就是通过三个特性来解决这个问题： 稀疏连接 ......

为什么深度学习会兴起？ 这篇我们来讲故事，关于为什么深度学习会兴起的故事~ 深度学习和神经网络之前的基础技术理念已经存在大概几十年了，为什么它们现在才突然流行起来呢？ 因为多亏数字化社会的来临，现在的数据量都非常巨大，我们花了很多时间活动在这些数字的领域，比如在电脑网站上、在手机软件上以及其它数字化 ......

神经网络的监督学习 关于神经网络也有很多的种类，考虑到它们的使用效果，有些使用起来恰到好处，但事实表明，到目前几乎所有由神经网络创造的经济价值，本质上都离不开一种叫做监督学习的机器学习类别，下面来举例看看。 在监督学习中你有一些输入\(x\)，想学习到一个函数来映射到一些输出\(y\)，比如之前提到 ......

神经网络到底是什么东西 我们常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程。有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢？ 举例说明-通俗易懂 第一个例子 从一个房价预测的例子开始讲起。 假设你有一个数据集，它包含了六栋房子的信息。所以，你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米，并且 ......

小白CNN入门指导 这几天一直在小白入门学习卷积层以准备组会，以下是我自学理解内容，若有错误的地方请各位评论指出 数学部分 一 卷积层 \[输入 32*32*3 (input neurons) \]\[\downarrow \]\[过滤器5*5*3（fitter）/神经元/核 \downarrow ......

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 人工神经网络 -- ANN -- Artificial Neural Networks 卷积神经网络 -- CNN -- Recurrent NeConvolutional Neural Networks 递归（循环）神经 ......

更新日志： 2023/10/15：发布文章 一、前置芝士 积性函数 卷积 二、定义 对于两个数论函数 \(f(x),g(x)\) 的狄利克雷卷积的结果 \(h(x)\) 定义为 \(h(x) = \sum_{d|x} f(d)g(\frac x d)\)，简记为 \(h = f*g\) 特别地，由于 ......

CNN(卷积神经网络) ......

在全基因组选择（GS）中，通常使用基因分型数据，这些数据来源于一个组织或个体的DNA。这些数据通常是由高通量测序或基因分型技术得到的。为了将这些数据用作神经网络的输入，我们需要将它们转换为合适的格式。以下是这一过程的详细步骤： 基因分型数据: 通常，基因分型数据表示为二进制或三类变量。例如，对于一个 ......

from pixiv 从全连接层到卷积 现在我们给自己一个任务:用神经网络去识别区分出百万级像素的不同图片 回顾一下以前：我们是通过多层感知机来实现的，当面对一张图片的时候，我们将其看成一个像素点矩阵，然后将其从二维拉直到一维上，再通过MLP进行训练 但是我们这次的任务每张照片具有百万级像素，这意味 ......

图神经网络综述：模型与应用 引言 图是一种数据结构，它对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法 ......

基于图神经网络的电商购买预测 如何制作自己的图数据 创建一个图，信息如下： from torch_geometric.data import Data x = torch.tensor([[2,1], [5,6], [3,7], [12,0]], dtype=torch.float) y = tor ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31938 最近我们被客户要求撰写关于灰色模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可 ......

import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = ......

Keras实现简单BP神经网络 BP 神经网络的简单实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 train_x,train_y ......

1.算法仿真效果 使用matlab2022a版本仿真结果如下： 测试1： 测试2： 测试3： 测试4： 通过matlab操作界面，会对图片中的火灾区域进行识别，并输出检测框。 识别火灾之后，会同步更新输出： 此外，本程序还提供了其他更多的样本供测试使用： 2.算法涉及理论知识概要 Faster R- ......

https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/rnn-concise.html# 86循环神经网络的简洁.py import torch from torch import nn from torch.nn import functional ......

https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/rnn-concise.html API_85.py import collections import re from d2l import torch as d2l import random ......

%matplotlib inline import math import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_ste ......

定义 卷积核一定，空洞卷积Dilated Convolution对卷积核的感受野进行“强行扩大”，直接从更大的感受野采样一定数量的像素。 空洞卷积有“膨胀率”参数，扩张率中文也叫空洞数(Hole Size)，b是膨胀率2，c是膨胀率3. 作用 扩大感受野、提高效率等 论文 ......

数学基础 卷积 卷积这一概念从最原始来说属于一种数学的运算方法，两个数列进行卷积，是指将一个数列翻转后，从另一个数列最左侧开始滑动求和 来到计算机科学中，由于卷积核往往采用对称矩阵，所以翻转这一动作实际就可以忽略掉了。通过卷积核中数据的不同排列，实现提取出输入图片中的特定特征。 训练 + 预测 目前 ......