三维卷积神经网络
CNN,GAN,AE和VAE概述
表示卷积神经网络。这是一种特殊类型的神经网络，是为具有空间结构的数据而设计的。例如，具有自然空间顺序的图像非常适合于CNN。卷积神经网络由许多“filters”组成，它们对数据进行卷积或滑动，并在每个滑动位置产生激活。这些激活产生一个“feature map”，它表示该区域的数据激活了filter(是一个神经元)的...
卷积神经网络 feature map是指什么
特征映射，是输入图像和卷积核卷积后生成的feature map，图像的特征。
什么是卷积
深度学习,有专门的卷积神经网络,在图像领域取得了非常好的实际效果,已经把传统的图像处理的方法快干趴下了。看了很多关于卷积的解释,在这里整理一下。 网上流传的一个段子,非常形象。比如说你的老板命令你干活,你却到楼下打台球去了,后来被老板发现,他非常气愤,扇了你一巴掌(注意,这就是输入信号,脉冲),于是你...
卷积神经网络提取图像特征时具有旋转不变性吗
卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个...
卷积神经网络 有哪些改进的地方
卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的...
GCN图卷积网络入门详解
最后通过神经网络返回一个结果向量并将此作为最终结果。 GCN的主要思想。我们以绿色节点为例。首先,我们取其所有邻居节点的平均值,包括自身节点。然后,将平均值通过神经网络。请注意,在GCN中,我们仅仅使用一个全连接层。在这个例子中,我们得到2维向量作为输出(全连接层的2个节点)。 在实际操作中,我们可以使用比...
CNN原理解析
卷积的计算公式：输入一个图片后，结果卷积，输出的结果与原图片和卷积核的大小存在一定的联系，先介绍几个概念：下面给出公式： 其中：实际上，仅仅是这样的一个简单的操作，可以让我们的效率大大提高，其优点如下：参考：卷积神经网络（CNN）入门讲解 ...
卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处
1、降维（ dimension reductionality ）。比如，一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做1*1的卷积，那么结果的大小为500*500*20。2、加入非线性。卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（ non-linear activation ），提升网络的表达能力；...
空间注意力机制可以在一维卷积用吗
如短时傅里叶变换）转换成二维谱图，从而避免了从1d转换到2d的过程中不可逆转换的有用信息丢失问题；同时，1dcnn技术直接从一维的信号原始波形中学习，相比2dcnn技术有效的降低计算量。但是基于一维卷积神经网络所训练的模型复杂程度有限，因此网络性能不佳，分类效果较差。
NIN(网络中的网络)
NiN重复使用由卷积层和代替全连接层的1×1卷积层构成的NiN块来构建深层网络。NiN去除了容易造成过拟合的全连接输出层，而是将其替换成输出通道数等于标签类别数的NiN块和全局平均池化层。NiN的以上设计思想影响了后面一系列卷积神经网络的设计。原文地址：http:\/\/tangshusen.me\/Dive-into-DL-PyTorch\/#\/...
富拉尔基区业立回答： 卷积神经网络中三维卷积核对应的偏置是1维即可
贺禄18956027967问： 卷积神经网络具体怎样训练 - ？
富拉尔基区业立回答： 一般都是定了一个固定的核的,例如你29*29的图片,就用5*5的核. 这些都是经验. 当然你也可以用大些的. 然后核的具体的值,就是要训练出来的, 核的初始化的话,若果你的输入是0-1之前,那么核值也可以初始化在0-1之间,不会有太大的误差. 《神经网络之家》专讲神经网络这一块
贺禄18956027967问： 如何通过人工神经网络实现图像识别 - ？
富拉尔基区业立回答： 神经网络实现图像识别的过程很复杂.但是大概过程很容易理解.我也是节选一篇图像识别技术的文章,大概说一下.图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的.这种神经网络的优势在于,它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强...
贺禄18956027967问： 什么是卷积神经网络?为什么它们很重要 - ？
富拉尔基区业立回答： 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer). ...
贺禄18956027967问： 卷积神经网络为什么具有扭曲和旋转不变性 - ？
富拉尔基区业立回答： 除非是做了数据增强,要不然卷积神经网络几乎不具有扭曲和旋转不变性 能稍微起点作用的max_polling,但是也只有小范围的扭曲和旋转不变性.
贺禄18956027967问： 如何在fpga上实现卷积神经网络 - ？
富拉尔基区业立回答： 没有卷积神经网络的说法,只有卷积核的说法.电脑图像处理的真正价值在于:一旦图像存储在电脑上,就可以对图像进行各种有效的处理.如减小像素的颜色值,可以解决曝光过度的问题,模糊的图像也可以进行锐化处理,清晰的图像可以使...
贺禄18956027967问： 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么 - ？
富拉尔基区业立回答： 卷积神经网络只是深度神经网络/深度学习的一种特殊形式而已.
贺禄18956027967问： 如何计算卷积神经网络中接受野尺寸 - ？
富拉尔基区业立回答： #Compute input size that leads to a 1x1 output size, among other things# [filter size, stride, padding]convnet =[[11,4,0],[3,2,0],[5,1,2],[3,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1],[3,2,0],[6,1,0]] layer_name = ['conv1','pool1','conv2','pool2','conv3','conv4','conv5','pool5...
贺禄18956027967问： 卷积神经网络每层提取的特征是什么样的 - ？
富拉尔基区业立回答：[答案] 卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成.图:卷积神经网络的概念示范:输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积,滤波过程如图一,卷积后在C1...
贺禄18956027967问： 卷积神经网络每层提取的特征是什么样的 - ？
富拉尔基区业立回答： 卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成. 图:卷积神经网络的概念示范:输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积,滤波过程如图一,卷积后在c1层产生三个特征...
