java写卷积神经网络(CupCnn简介)
前言在机器学习中，卷积神经网络是一种深度前馈人工神经网络，已成功地应用于图像识别。目前，很多的车牌识号识别，人脸识别等都采用卷积神经网络，可以说卷积神经网络在图像识别方面取得了巨大的成功。当前开源的深度学习框架有很多了，比如caffe,tensorflow,torch等，这些深度学习框架包含了...
2024-01-10为什么在卷积神经网络3个通道
为什么在卷积神经网络3个通道我想知道为什么用3个信道像图像6 * 6 * 3时convol用3 * 3 * 3过滤器仅产生4 * 4 而不是4 * 4 * 3回答：一种方法是考虑可以从6 x 6 x 3矩形棱镜切割并抓取多少个3 x 3 x 3的立方体。另外，让我们来简化问题。假设您有2 x 2输入图像补丁，并且您想要进行2 x 2卷积。有多少种方法可...
2024-01-10
卷积神经网络协同推断仿真系统
随着移动云计算和边缘计算的快速发展，以及人工智能的广泛应用，产生了边缘智能 (Edge Intelligence) 的概念。深度神经网络(例如CNN)已被广泛应用于移动智能应用程序中，但是移动设备有限的存储和计算资源无法满足深度神经网络计算的需求。神经网络压缩与加速技术可以加速神经网络的计算，例如剪...
2024-01-10
卷积神经网络的优点优势在哪里？
1. 神经网络将下图的这种单个神经元组织在一起，便形成了神经网络。下图便是一个三层神经网络结构上图中最左边的原始输入信息称之为输入层，最右边的神经元称之为输出层（上图中输出层只有一个神经元），中间的叫隐藏层。什么叫输入层、输出层、隐藏层呢？输入层（Input layer），...
2024-01-10基于python神经卷积网络的人脸识别
本文实例为大家分享了基于神经卷积网络的人脸识别，供大家参考，具体内容如下1.人脸识别整体设计方案客_服交互流程图：2.服务端代码展示sk = socket.socket() # s.bind(address) 将套接字绑定到地址。在AF_INET下，以元组（host,port）的形式表示地址。 sk.bind(("172.29.25.11",8007)) # 开始监听传入连接。 sk....
2024-01-10PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法
一、卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神...
2024-01-10
【python实现卷积神经网络】卷积层Conv2D反向传播过程
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html损...
2024-01-10Numpy实现卷积神经网络(CNN)的示例
import numpy as npimport sysdef conv_(img, conv_filter): filter_size = conv_filter.shape[1] result = np.zeros((img.shape)) # 循环遍历图像以应用卷积运算 for r in np.uint16(np.arange(filter_size/2.0, img.shape[0]-filter_size/2.0+1)): for c in np.uint16(np.arange(f...
2024-01-10pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法
当使用pytorch写网络结构的时候，本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少？一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推，但是总是算错。后来发现，写完卷积层后可以根据模拟神经网络的前向传播得出这个。全连接层的input_features是多少。首先来看一下这个简单的...
2024-01-10
一维卷积神经网络池化后为什么特征图没有减少？
小弟刚接触卷积神经网络，用mnist数据集练手，想将其展成一维向量输入，训练时发现对其进行池化操作后特征图的shape没有变化，不知道有没有大神指导一下，以下是代码，还有请问和tf的版本有关吗，因为看到tf的网站上api有版本之分，旧版本没有tf.nn.max_pool1d这个函数，不知道是否有关系？def max_pool_1x2(x): return tf.nn.max_pool1d(x...
2024-02-29卷积神经网络中的每一个过滤器提取一个特定的特征
Abstract摘要： 许多作品都集中在通过产生图像（激活一些特定神经元）来可视化并理解卷积神经网络（CNN）的内在机制，这称为深度可视化。然而，目前依旧尚不能直观的了解到过滤器从图像中提取了些什么。在本文中，我们提出了一种改进的代码的反演算法，称为特征映射反演，以助了解CNN的过滤功...
2024-01-10
5.3 网络层：卷积层、池化层、线性层、激活函数层
一、卷积层 1. 1d/2d/3d卷积 2. 卷积-nn.Conv2d() 3. 转置卷积-nn.ConvTranspose 二、池化层 三、线性层 四、激活函数层 一、卷积层 首先我们了解卷积的概念，去区分是一维卷积还是二维卷积还是三维卷积。 然后学习nn.Conv2d()这个方法。最后学习转置卷积的概念及名字的由来。 1. 1d/2d/3d卷积 ...
2024-01-10
C++实现神经BP神经网络
本文实例为大家分享了C++实现神经BP神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下BP.h#pragma once#include<vector>#include<stdlib.h>#include<time.h>#include<cmath>#include<iostream>using std::vector;using std::exp;using std::cout;using std::endl;class BP{private: int studyNum;//允许学习次数 double h;//...
2024-01-10
神经网络全连接层（1）
接下来聊一聊现在大热的神经网络。最近这几年深度学习发展十分迅速，感觉已经占据了整个机器学习的“半壁江山”。各大会议也是被深度学习占据，引领了一波潮流。深度学习中目前最火热的两大类是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），就从这两个模型开始聊起。当然，这两个模型所涉...
2024-01-10什么是神经网络？
神经网络是一系列算法，通过模仿人脑运作方式的过程，努力识别一组记录中的基本关系。在这种方法中，神经网络定义了神经元系统，无论是有机的还是人工的。神经网络是仿照认知系统中的（假设）学习过程和大脑的神经功能建模的分析技术，并且能够在实施所谓的从现有的学习过程后从其他观察...
2024-01-10神经网络调试入门
以下建议主要针对神经网络的初学者，它是基于我的经验对工业界和斯坦福的神经网络新手给出的建议。神经网基本上比大多数程序更难调试，因为大多数神经网络错误不会导致类型错误或运行时间错误。他们只是导致神经网络难以收敛。特别是当你刚接触这个的时候，它可能会让你非常沮丧！但是一...
2024-01-10
C++实现简单BP神经网络
本文实例为大家分享了C++实现简单BP神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下实现了一个简单的BP神经网络使用EasyX图形化显示训练过程和训练结果使用了25个样本，一共训练了1万次。该神经网络有两个输入，一个输出端下图是训练效果，data是训练的输入数据，temp代表所在层的输出，target...
2024-01-10
机器学习之神经网络简介：剖析
如果您还记得特征组合这一单元的话，就会发现以下分类问题属于非线性问题：图 1.非线性分类问题。“非线性”意味着您无法使用形式为b + w_1x_1 +w_2x_2的模型准确预测标签。也就是说，“决策面”不是直线。之前，我们了解了对非线性问题进行建模的一种可行方法-特征组合。现在，请考虑以下数...
2024-01-10神经网络有哪些应用？
神经网络是一系列算法，通过模仿人脑操作技术的过程，努力识别一组数据中的基本关系。从这个意义上说，神经网络指的是有机或人工神经元系统。神经网络几乎适用于预测变量（独立变量、输入）和预测变量（依赖变量、输出）之间存在关系的所有情况，即使这种关系非常复杂并且不容易用通常的...
2024-01-10
修改一个像素，就能让神经网络识别图像出错
用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗，这个问题目前在计算机视觉领域备受关注。此前，生成对抗样本通常需要向原图片中加入一些特定的噪点（参见：经得住考验的「假图片」：用 TensorFlow 为神经网络生成对抗样本）。然而最近，日本九州大学的 Su Jiawei 等人发表的研究证...
2024-01-10
一个艺术风格化的神经网络算法
效果图快读a 图的 style 和 p 图的 content 进行融合，得到第三幅图 x代价函数 Loss正文对于好的艺术，尤其是画作，人们掌握了通过在内容和风格中构成复杂的影响来创造独特的视觉体验的技能。因此这个过程的算法基础是未知的而且不存在任一人工系统有同样的能力。但是，在其他基于视觉概念...
2024-01-10
基于神经网络的图像风格迁移研究
只是图像风格迁移没有模型训练！！！！！！！！！！！！！！！！干货满满话不多说直入主题 上链接：https://pan.baidu.com/s/1_BM62MkA6jY_Tkwoca-Lsw 提取码：tzac环境：win10 CUDA10.0、 cuDNN7.4（如果用cpu训练这两个都不用装直接运行就好了）、tensorflow-gpu 1.14 还有numpy什么的啦具体报错安装对应的包就...
2024-01-10
图表示学习：图神经网络框架
这是图表示学习(representation learning)的第三部分——图神经网络框架，主要涉及PyG [ICLR workshop’19]、DGL [ICLR’19]、Euler、NeuGraph [ATC’19]和AliGraph [VLDB’19]五个框架。除了NeuGraph没有开源外，其他框架都已开源。PyGDGLEulerNeuGraphAliGraphDortmundNYUAlibabaPKUAlibabaICLR workshop’19ICLR’19N/AATC’19VLDB’19...
2024-01-10
图表示学习：图神经网络
这是图表示学习(representation learning)的第二部分——图神经网络(graph neural network, gnn)，主要涉及GCN [ICLR’17]、GraphSAGE [NeurIPS’17]、GAT [ICLR’18]和C&S [Arxiv:2010.13993]三篇论文。关于图数据挖掘/表示学习的内容强烈建议去看Stanford Jure Leskovec的Tutorial - Representation Learning on Networks (WWW’18)。前一...
2024-01-10
图表示学习：图神经网络加速器
这是图表示学习(representation learning)的第四部分——图神经网络加速器，主要涉及HyGCN [HPCA’20]和GraphACT [FPGA’20]两篇文章。目前（截止至2020年3月10日），图神经网络加速器的文章共3篇，除了上述两篇还有DAC’20一篇尚未放出全文。之所以大部分加速器都做成推理引擎，是因为推理端好做，只有前...
2024-01-10
借助 SageMaker 搭建图形神经网络，深度学习能力再上新高
绝大部分行业应用，尤其是互联网行业，每天都会产生大量数据。游戏中，每时每刻都会产生大量的玩家日志信息；旅游应用中，每天有各类酒店各种交通工具的实时价格；涉及供应链和日销量的零售电商，每月都为生产（购进）多少货而发愁；就连生产电子元器件、供电箱等零配件的传统生产企业...
2024-01-10
