cnn深度学习

以单字为单位完成CNN文本分类。

CNN(char)文本分类完整流程数据(预)处理网络构建整体调度 完整流程 常见的深度学习文本分类主要分为三个模块。1、数据处理。2、网络构建。3、整体调度main。 数据(预)处理 目的 :将各种乱七八糟形式的初始数据转换成神经网络所支持的数据,如:等长的Sentence。 举例子:见如下代码块。 初始数据: 体育\tNBA球星某某某绝杀了...and so on. 转换 ↓ 目标数据:(神经网... »

基于一维残差卷积自动编码器的滚动故障轴承诊断

基于一维残差卷积自动编码器的滚动故障轴承诊断

1,一维残差卷积自动编码在mnist数据集上的应用。2,基于一维残差卷积自动编码器的滚动轴承故障诊断2,1网络训练 首先,采用的是西储大学的轴承故障数据,共10类故障,每一类取1000个样本,每个样本1024个样本点,按7:2:1划分训练集,验证集与测试集。 »

卷积神经网络基础(CNN)

卷积神经网络基础(CNN)

文章目录卷积神经网络基础二维互相关运算二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图和感受野填充和步幅填充步幅多输入通道和多输出通道多输入通道多输出通道1×1卷积层卷积层与全连接层的比较卷积层的pytorch实现池化层二维池化层池化层的pytorch实现 卷积神经网络基础 二维互相关运算 虽然卷积层得名于卷积(convolution)运算,但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关(cross-co... »

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Deep Computer Vision Using Convolutional Neural Networks

在本章中,我们将探讨CNN的来源,其构造块的外观以及如何使用TensorFlow和Keras实施它们。然后,我们将讨论一些最佳的CNN架构以及其他视觉任务,包括对象检测(对图像中的多个对象进行分类并在其周围放置边框)和语义分割(根据对象的类别对每个像素进行分类)。 视觉皮层的架构 David H. Hubel和Torsten Wiesel分别在19581年和19592年(以及几年后在猴子上)对猫进... »

彻底理解Faster R-CNN内涵,以及目标检测

彻底理解Faster R-CNN内涵,以及目标检测

首先是RPN网络,其次是Fast R-CNN网络。这么看的话Faster R-CNN的结构就已经非常的明了了,就是将Fast R-CNN中的候选区域算法换成了一个候选区域生成器。相信读到这里,我们对Faster R-CNN有了非常宏观的理解了。 »

BRDNet(开源)一种使用用深度CNN和批量重新归一化进行图像去噪算法

BRDNet(开源)一种使用用深度CNN和批量重新归一化进行图像去噪算法

最近哈工大的研究团队于2020年在国际著名的人工智能杂志《神经网络》上发表了《利用深度CNN进行批量重正化的图像去噪》。接下来,BRDNet使用批处理重归一化解决小型迷你批处理问题,并使用具有跳过连接的残差学习获得清晰的图像。训练数据集时 给出,BRDNet使用RL获取模型并预测残差图像,使用噪声映射。最后,我们在BRDNet中使用RL方法来再次提高性能。 »

【李宏毅机器学习笔记】9、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)

【李宏毅机器学习笔记】9、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)

CNN – Convolution输入是一张6*6的黑白图片,数值1的格子代表有墨水。,它们就是network里的神经元。一个network中会有很多的filter,不同的feature检测不一样的pattern。Convolution 和 Fully Connected 的关系filter可以看做是一个简化版的全连接层。对原图进行Convolutional操作和Max pooling 操作后,得... »

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《Pixel convolutional neural network for multi-focus image fusion》阅读笔记

《Pixel convolutional neural network for multi-focus image fusion》阅读笔记最近要修改一个多聚焦图像融合的模型,要考虑数据集的设计。由于模型与损失函数的设计要求单张训练数据中要包含聚焦区域与失焦区域,因此数据集的设计不能单纯模仿CNN Fuse的方式。《Pixel convolutional neural network for mul... »

数据增强NiN

NiN 论文总结

深度NIN可以通过堆叠上述结构实现。在NIN中,GLM用“微型网络”结构替代,该结构是一个非线性函数逼近器。特征图通过用像CNN一样的方式在输入上滑动MLP得到,NIN的总体结构是一系列mplconv层的堆叠。在最近的maxout网络中,特征图的数目通过在affine feature maps上做最大池化来减少。我们通过使用新的“Network In Network”结构在实现这个需求,在每个卷积... »

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做目标检测,这一篇就够了!2019最全目标检测指南

source=post_pageFaster R-CNNFaster R-CNN:利用候选区域网络实现实时目标检测,提出了一种训练机制,可以对候选区域任务进行微调,并对目标检测进行微调。它可以实时处理流视频,延迟小于25秒,在训练过程中,YOLO可以看到整个图像,因此能够在目标检测中 »

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CNN发展

ZF-Net:13年ImageNet冠军,只用了一块 GPU 的稠密连接结构;将AlexNet第一层卷积核由11变成7,步长由4变为2。VGG-Nets:14年ImageNet分类第二名,更深的网络,卷积层使用更小的filter尺寸和间隔;多个小卷积让网络有更多的非线性,更少的参数。GoogLeNet:14年ImageNet分类第一名。 »

CNN、LeNet

CNN、LeNet

LeNet模型分为卷积层块和全连接层两个部分。LeNet交替使用卷积层和最大池化层后接全连接层来进行图像分类。六、GoogLeNet由Inception基础块组成。 »

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deeplearning学习总结(三)——卷积神经网络(CNN)

1. CNN介绍 1.1 为什么引入CNN CNN是一种主要用于图像识别的神经网络深度学习方法,当图片像素过大,例如为3000*3000时(当然这也太大了),在Keras中根本无法使用Dense层直接运算,因此需要引入CNN。简单的说:CNN在工作过程中提取图片边缘信息,丢弃掉剩余信息,使图片信息变小,更便于运算。 1.2 CNN工作方式 计算机通过寻找诸如边缘和曲线之类的低级特点来分类图片, 经... »

googlenet

DL notes 04: CNN基础和经典CNN模型

文章目录一、CNN基础二、LeNet三、AlexNet四、VGG五、NiN六、GoogLeNet 一、CNN基础 因本身有图像处理和图像深度学习方面的基础,故在此只罗列一些重要概念词,后续再补上: 二维互相关运算:二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter)。卷积... »

基于多域连接卷积神经网络的精神分裂症脑功能网络分类

基于多域连接卷积神经网络的精神分裂症脑功能网络分类

©PaperWeekly 原创 · 作者|张玮玮 学校|东北大学硕士生 研究方向|情绪识别 引言 论文动机  生理学研究表明精神分裂症(Schizophrenia, SZ)与大脑感觉和额叶区功能障碍有关。患者脑电图(EEG)微观状态呈现前端-中心分布缩短,与记忆障碍相关的 theta 和 gamma 频段脑电图振荡异常。 单个大脑区域功能的中断并不能完全解释 SZ 中观察到的损伤范围。SZ 被认为... »

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Fast R-CNN论文理解

在之前对目标检测开山论文R-CNN有了理解,接下来我们继续对R-CNN系列中的Fast R-CNN做一个理解。针对以上的问题,Fast R-CNN应运而生。先来看一看Fast R-CNN的系统架构。Fast R-CNN对于待识别图片,首先将其使用Selective Search处理获得一系列候选框,随后将其归一化到固定大小,送入CNN网络中提取特征。训练过程这里简单来介绍一下Fast R-CNN的... »

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Deep_Learning_Task05: 卷积神经网络(CNN)/LeNet

卷积神经网络基础 二维互相关运算* 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和以和二维核数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常成为卷积和或滤波器(filter),卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置的元素 import torch import torch.n... »

机器学习系列11-卷积神经网络CNN part1

机器学习系列11-卷积神经网络CNN part1

Convolutional Neural network如果本文对你有帮助,请给我的github打个star叭,上面附有全系列目录和内容!CNN常常被用在影像处理上Why CNN for Image? »

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19年的两篇多标签文本分类 + 一篇层级多标签文本分类论文

Binary relevance 方法是最早的一个方法,把多标签文本分类任务看作是由多个单分类文本分类任务的组合,其忽略标签与标签之间的依赖关系。论文中还提到了一个观点,对于多标签文本分类任务,之前有论文提到过,注意力机制不能够很好的在该任务中发挥作用。 »

PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例

简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的。 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层: 输入层:用于数据的输入 卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层:由于卷积也是一种线性运算,因此需要增加非线性映射 ... »