手把手使用numpy搭建卷积神经网络 主要内容来自DeepLearning.AI的卷积神经网络 本文使用numpy实现卷积层和池化层，包括前向传播和反向传播过程。 在具体描述之前，先对使用符号做定义。 上标[I]表示神经网络的第Ith层。 $a^{[4]}$表示第4层神经网络的激活值；$W^{[5] ...
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2020-05-13 00:23:59
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马尔可夫判别器（PatchGAN） 概念 马尔可夫判别器是判别模型的一种。 基于 的分类模型有很多种，很多网络都是在最后引入了一个全连接层，然后将判别的结果输出（输出结点）。 马尔可夫判别器则是不一样，直观来看，它完全由卷积层构成，最后输出的是一个n n的矩阵，最后取输出矩阵的均值作为 的输出。 事 ...
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2020-05-09 10:25:57
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代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的 ...
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2020-04-17 15:42:54
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关于卷积操作是如何进行的就不必多说了，结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。 代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的组件函数，首先是determine_padding(filter_shape, output ...
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2020-04-15 17:47:17
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? 摘要 ： 拼接检测方法： 提出了一个两分支CNN，分支的子网络的第一卷积层的内核是使用30种线性高通滤波器的优化组合进行初始化的 ISRM CNN ，这些滤波器用于计算空间富集模型（SRM）中的残差图 SRM CNN ，通过受约束的学习策略进行微调，以保留所学习内核的高通滤波特性 C ISRM ...
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2020-04-06 09:44:23
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卷积处理后输出的图片尺寸是多大是根据几个参数计算来的。参数如下：输入图片的大小： (n,n)卷积核的大小：(f,f)步长：s （卷积核计算一个区域后，挪动几个像素再进行计算）padding值：p （即在图像边缘填充几层0）计算公式如下（长、宽的计算方法都一样）：$n' = \frac{n+2*p-f... ...
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2020-04-02 22:19:27
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最初目的：搞清楚网络深度与模型的识别精度和准确率之间的关系。 获得的结果：不能无限制的加深网络，在网络加深到一定层数之后就会出现训练效果褪化、梯度消逝或者梯度爆炸等问题。 主要的贡献： 1、提出用多层3 x 3的卷积层来替换大尺寸的卷积核，从而提升网络深度。 2、使用1 x 1的卷积核进行各通道的特 ...
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2020-04-01 16:25:19
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图像分类识别中，可以根据热力图来观察模型根据图片的哪部分决定图片属于一个分类。 以前面的Resnet50模型为例：https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/11964301.html 输出模型结构为： model.summary() ________________ ...
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2020-03-29 19:37:17
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1411.4038v2 对论文的详细翻译以及解读，在网上可以找到很多，作为初学者，我只是将我自己阅读的过程中所产生的问题记录下来，以便以后进行回顾 问题提出： 卷积层可实现任意大小的图像输入，而全连接层不能 答：全连接层与前一层之间的参数确定好的 ...
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2020-03-27 21:44:30
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现在网上基本都没有对应的基于神经网络声音分类识别的较简单的教程，所以我打算通过我自己的思路，编写出一个实现男女声音识别的一个深度学习的模型。 因为没有验证过该想法是否正确，所以想通过该博客来记录实验的结果，无论最终是否能成功识别男女声音，我都想将此次的实验记录下来。 首先从网站http://fest ...
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2020-03-22 22:29:15
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