卷积神经网络

Numpy实现卷积神经网络(CNN)的示例

import numpy as np import sys def 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]-... »

TensorFlow keras卷积神经网络 添加L2正则化方式

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,strides=1,padding="same",data_format="channels_last",activation=tf.nn.relu,kernel_regularizer=keras.re... »

使用卷积神经网络(CNN)做人脸识别的示例代码

上回书说到了对人脸的检测,这回就开始正式进入人脸识别的阶段。 关于人脸识别,目前有很多经典的算法,当我大学时代,我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法,原理是先将图像灰度化,然后将图像每行首尾相接拉成一个列向量,接下来为了降低运算量要用PCA降维, 最后进分类器分类,可以使用KNN、SVM、神经网络等等,甚至可以用最简单的欧氏距离来度量每个列向量之间的相似度。OpenCV中也提供了相应的Eigen... »

pytorch实现CNN卷积神经网络

本文为大家讲解了pytorch实现CNN卷积神经网络,供大家参考,具体内容如下 我对卷积神经网络的一些认识     卷积神经网络是时下最为流行的一种深度学习网络,由于其具有局部感受野等特性,让其与人眼识别图像具有相似性,因此被广泛应用于图像识别中,本人是研究机械故障诊断方面的,一般利用旋转机械的振动信号作为数据。     对一维信号,通常... »

构建一个简单的卷积神经网络,使用DRL框架tianshou匹配DQN算法

构建一个简单的卷积神经网络,使用DRL框架tianshou匹配DQN算法

在之前的文章中,我们做了如下工作: 如何设计一个类flappy-bird小游戏:【python实战】使用pygame写一个flappy-bird类小游戏 | 设计思路+项目结构+代码详解|新手向 DFS 算法是怎么回事,我是怎么应用于该小游戏的:【深度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解DFS|DFS与BFS的区别|用DFS自动控制我们的小游戏 BFS 算法是怎么回事,我是怎么应用于该小游戏的:【... »

Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类

Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类

我们可以看出,32*32尺寸的彩色图片是不够清晰的,所以相比于MNIST数据集,cifar 10 数据集更为复杂,但利用卷积神经网络进行计算的话,准确率大概是全连接层的两倍,这就是为什么卷积神经网络比全连接网络更受欢迎的原因。 »

2.9 迁移学习-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

2.9 迁移学习-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

比如网络上的Tigger,是一个常见的猫的名字,Misty也是比较常见的猫名字。你可以去掉这个Softmax层,创建你自己的Softmax单元,用来输出Tigger、Misty和neither三个类别。这个Softmax层有三种可能的输出,Tigger、Misty或者都不是。如果你有越多的标定的数据,或者越多的Tigger、Misty或者两者都不是的图片,你可以训练越多的层。总之,迁移学习是非常值... »

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TensorFlow写卷积神经网络_数据集MNist_详细说明

导入包和MNist from __future__ import division, print_function #__future__的作用是升级py2到py3的一些用法,division:精确除法 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from tensorflow.example... »

Chemistry.AI | 基于卷积神经网络(CNN)预测分子特性

Chemistry.AI | 基于卷积神经网络(CNN)预测分子特性

CNN :Convolutional Neural Networks (卷积神经网络 ) 环境准备 Python版本:Python 3.6.8 PyTorch版本:PyTorch1.1.0 RDKit版本:RDKit 2020.03.1 基于卷积神经网络(CNN)预测分子特性 导入库 from rdkit import Chem from rdkit.Chem.Crippen import Mol... »

1.12 总结-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

总结 习题 第 101 题 你认为把下面这个过滤器应用到灰度图像会怎么样?[01−1013−3−113−3−101−10]\left[\begin{matrix} 0&1&-1&0 \\ 1&3&-3&-1 \\ 1&3&-3&-1 \\ 0&1&-1&0 \end{matrix}\right]⎣⎢⎢⎡... »

计算机视觉之人脸学习(三)

计算机视觉之人脸学习(三)

Max pooling是指滑动窗口,取窗口内的最大值为输出值,如果是Avg pooling则取窗口内的平均值,移动窗口的步长为2,则feature map大小减半。 »

使用卷积神经网络对mnist数据集进行分析

使用卷积神经网络对mnist数据集进行分析 使用tensorflow对mnist数据集进行建模 #1、导入需要用到的包 import tensorflow as tf import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime from tensorflow.examples.tutorials.... »

TensorFlow1.x入门(9)——卷积神经网络(CNN)

系列文章 1. 计算图的创建与启动 2. 变量的定义及其操作 3. Feed与Fetch 4. 线性回归 5. 构建非线性回归模型 6. 简单分类问题 7. Dropout与优化器 8. 手动调整学习率与TensorBoard 卷积神经网络(CNN)系列文章引言知识点示例 引言 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是深度学习领域内的一个重要的组成构建... »

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基础篇:人脸识别实战(深度学习)- 常用的神经网络层

实战篇中,人脸识别模型的搭建看似非常复杂,其实都是由一些常用的神经网络层搭建而来,只要我们明白了这些网络层,搭建一个模型就不再困难了神经网络搭建的方式有2种:顺序模型和函数式API计算机视觉常用的神经网络层:全连接层、二维卷积层、池化层、BN层、dropout层、flaten层下面我们分别介绍他们全连接层全连接层的每一个节点都和上一层所有的节点相连,从而把之前提取到的特征综合起来。 »

18 深度学习案例——基于卷积神经网络的手写体识别

基于卷积神经网络的手写体识别19.2 深度学习的概念及关键技术1、神经网络模型2、深度学习之卷积神经网络19.3 Python深度学习库——Keras1、Keras的安装2、Keras的网络层3、用Keras构建神经网络19.4 程序设计的思路19.5 源代码1、MNIST数据集2、手写体识别案例体现3、预测自己手写图像 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 ... »

参数数量

LeNet5卷积神经网络–TensorFlow2

LeNet5卷积神经网络–TensorFlow2结果展示loss和acc曲线图参数数量程序 结果展示 acc = 89.36% loss和acc曲线图 参数数量 程序 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Apr 14 2020 @author: jiollos """ # 导入包 import tensorflow as tf impo... »

计算参数

GoogLeNet卷积神经网络–TensorFlow2

GoogLeNet卷积神经网络–TensorFlow2结果展示loss和acc曲线计算参数程序 结果展示 epoch = 10 acc = 83.98% loss和acc曲线 计算参数 程序 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Apr 14 2020 @author: jiollos """ # 导入包 import tensorflo... »

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VGG16卷积神经网络–TensorFlow2

VGG16卷积神经网络–TensorFlow2结果展示loss和acc曲线计算参数程序 结果展示 loss和acc曲线 epoch = 10 acc = 90.02% 计算参数 程序 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Apr 14 2020 @author: jiollos """ # 导入包 import tensorflow as... »

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TensorFlow2.0(十)–实现深度可分离卷积神经网络

深度可分离卷积神经网络1. 深度可分离卷积网络介绍1. 1 深度可分离卷积网络与普通卷积网络1.2 普通卷积与深度可分离卷积计算量对比2. 深度可分离卷积网络实现2.1 导入相应的库2.2 数据集的加载与处理2.3 构建模型2.4 2.4 模型的编译与训练2.5 学习曲线绘制2.6 模型验证 1. 深度可分离卷积网络介绍 1. 1 深度可分离卷积网络与普通卷积网络 深度可分离卷积神经网络是卷积神经... »

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使用卷积神经网络VGG-16完成是否佩戴口罩的分类模型之网络参数配置详解(Python+PaddlePaddle)

经过前两天的学习,对深度学习的网络都有了一定的了解,所谓深度,其实就是网络的深度,今天来看一下另一个经典的卷积神经网络: VGG-16 VGG-16后面跟的16表示网络的层数,一般认为,带参数的网络才看作一层,而池化层是不需要计算参数的,因此池化层通常不算在里面: 卷积层共2+2+3+3+3=13层;全连接层有3层。加起来一共16层。 因为网络层数很多,像上一篇文章那样去写这16层网络会显得很麻烦... »

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百度PaddlePaddle >>> 8. 用卷积神经网络玩转—车牌识别

前言 继上一篇的《百度PaddlePaddle >>> 7. 利用深度学习玩转手势识别》 这次来试试用卷积神经网络进行车牌识别,这是所要用到的数据集:车牌识别字符数据集.zip 一、准备数据 1. 解压数据 首先我们需要先解压上述数据集的压缩包,并将其中无关文件删除(将目录换成你的即可): unzip -q /home/aistudio/data/data23617/charac... »

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Beginer入门:1D,2D,3D卷积的区别原来是这样

Beginer入门:1D,2D,3D卷积的区别原来是这样摘要在1D CNN中,内核沿1个方向移动。3D CNN的输入和输出数据是4维的。二维CNN | Conv2D这是在Lenet-5架构中首次引入的标准卷积神经网络。import kerasfrom keras.layers import Conv2Dmodel = keras.models.Sequential()model.addmodel.... »

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OpenCV人类行为识别(3D卷积神经网络)

上图视频测试链接:https://www.bilibili.com/video/BV13E411c7Mv/ 1. 3D卷积神经网络 相比于2D 卷积神经网络,3D卷积神经网络更能很好的利用视频中的时序信息。因此,其主要应用视频、行为识别等领域居多。3D卷积神经网络是将时间维度看成了第三维。 人类行为识别的实际应用: 安防监控。(检测识别异常行为:如打架,偷东西等) 监视和培训新人工作来确保任务执行... »

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卷积神经网络认知及MNIST实践步骤+Kears建模对比

写在前面 有关卷积神经网络的定义,以及基础理论知识在同仁的博客中写的很到位,可以参见其他博客,阅读本博客之前,请先熟知卷积神经网络的结构,基本概念及运行机理。本次写作目的主要是从应用的视角来介绍CNN,归纳实现CNN的步骤,并以MNIST为例。此外,为了加深理解和迁移,还对比了Keras建立CNN的步骤。 本文的写作也借鉴了大量博客,在此郑重感谢。 目前大多博客主对CNN的代码解析大多是基于16年... »

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【深度学习语音识别】CNN-LSTM-DNN:CLDNN-卷积,长短时记忆,完全连接的深层神经网络

Convolutional, Long Short-Term Memory, fully connected Deep Neural Networks1. 论文地址:2. 摘要:3. 核心思想:4. CLDNN 的网络结构:4.1 输入:4.2 卷积层:4.2 线性层:4.3 LSTM 层:4.4 DNN 层:4.5 多尺度叠加:5. 实验参数:6. 消融实 »

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