一、卷积神经网络 1、关于卷积神经网络的知识，这里推荐一个博客，可以通过几篇博文来了解卷积神经网络：https://www.cnblogs.com/pinard/category/894694.html 2、关于张量经过卷积与池化后数据各维度大小的变化： 设原图片数据维度为$batch*width* ...
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2019-09-02 14:14:44
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本周的主要工作是win10+TensorFlow环境下的FCN全卷积神经网络的实现 FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割问题。与经典的CNN在卷积层使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷基层的特征图（featu ...
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2019-08-25 18:27:25
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来源：《暗知识-机器认知如何颠覆商业和社会》 TensorFlow是由谷歌大脑团队开发的，主要用于机器学习和深度神经网络的研究。2016年5月，谷歌从Torch（一种编程框架）转移到TensorFlow，这对其他编程框架造成了打击，特别是torch和theanoo许多人将TensorFlow描述成一 ...
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2019-08-25 13:52:17
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1、Torch构建简单的模型 2、奉献训练过程的代码 3、总结 通过博主通过TensorFlow、keras、pytorch进行训练同样的模型同样的图像数据，结果发现，pyTorch快了很多倍，特别是在导入模型的时候比TensorFlow快了很多。合适部署接口和集成在项目中。 ...
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2019-08-25 01:20:37
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卷积神经网络 代码：https://github.com/TimVerion/cat 卷积层 卷积层：通过在原始图像上平移来提取特征，每一个特征就是一个特征映射 原理:基于人脑的图片识别过程，我们可以认为图像的空间联系也是局部的像素联系比较紧密，而较远的像素相关性比较弱，所以每个神经元没有必要对全局 ...
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2019-08-22 22:04:51
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目录 VGGNet网络结构 论文中还讨论了其他结构 参考资料 2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogL ...
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2019-08-20 11:08:50
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目录 感受野 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同 小卷积核的优势 参考资料 感受野 在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入 ...
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2019-08-20 10:42:56
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目录 指数移动平均 BN在卷积网络中的使用 参考资料 假设已经训练好一个带有BN操作的卷积神经网络，但是在使用它预测时，往往每次只输入一个样本，那么经过该网络时，计算平均值和方差的意义就不大了，常采用的策略是计算训练阶段的平均值和方差的指数移动平均，然后在预测阶段使用它们作为BN操作时的平均值和方差 ...
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2019-08-20 10:39:57
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VGG卷积神经网络模型解析 一：VGG介绍与模型结构 VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响 ...
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2019-08-17 18:18:30
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CNN正在革新几个应用领域，如视觉识别系统、自动驾驶汽车、医学发现、创新电子商务等。需要在专业项目或个人方案中利用复杂的图像和视频数据集来实现先进、有效和高效的CNN模型。 深度卷积网络DCNN是目前十分流行的深度神经网络架构，它的构造清晰直观，效果引人入胜，在图像、视频、语音、语言领域都有广泛应用 ...
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编程语言 时间：
2019-08-17 00:33:42
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