在这里,我们要实现第一步卷积,我们要使用一个过滤器来卷积输入的数据。先来看看下面的这个gif: 在计算机视觉应用中,左侧矩阵中的每个值都对应一个像素值,我们通过将其值与原始矩阵元素相乘,然后对它们进行求和来将3x3滤波器与图像进行卷积。我们需要实现一个函数,可以将一个3x3滤波器与单独的切片块进行卷积并输出一...
self.last_layer = SoftmaxWithLoss()# 需要处理数据,将输入数据的多维与卷积核的多维分别展平后做矩阵运算# 在神经网络的中间层(conv,relu,pooling,affine等)的forward函数中用到了img2col与reshape结合展平数据,用向量内积运算defpredict(self, x):forlayerinself.layers.values(): x = layer.forward(x)retu...
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，主要应用于图像识别、语音识别等领域。与传统的神经网络相比，CNN引入了卷积层和池化层，可以有效地减少模型参数，提高模型性能。CNN的核心是卷积层，它通过卷积运算来提取输入特征的空间信息。卷积层包括多个卷积核，每个卷积核可以检测输入数据中的某个特定特征，并生成相应的输...
三、前向传播函数forward_propagation 由于partial_connected_layer类是卷积层和下采样层的公共基类,而卷积层和下采样层同样都需要前向传播和反向传播功能,因此作者选择在partial_connected_layer类中定义前向传播算法和反向传播算法,而不是在两个子类中分别进行定义,至于这样做的原因,在后面的博文中会进行详细说明。 这...
1. 一个卷积层+一个全连接层的简单网络 下方模型的结构图 创建模型包括:构建子模块和拼接子模块。如 LeNet 里包含很多卷积层、池化层、全连接层,当我们构建好所有的子模块之后,按照一定的顺序拼接起来。 import torch import numpy as np import torch.nn as nn #新建一个Net类 class Net(nn.Module): def...
前段时间尝试使用深度学习来识别评测过程中的图片,以减少人力成本。目前是在深度学习框架Keras(后端使用TensorFlow)下搭建了一个CNN卷积神经网络模型,下面就如何搭建一个最简单的数字图像识别模型做下介绍。 (1) 卷积层(convolution layer):至于什么是卷积大家可以自己去找资料看看,这里重点讲讲Convolution2D函数。根据keras...
1、Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init_
第二章 神经网络整体架构:1-返向传播计算方法 09:34 2-神经网络整体架构 10:53 3-神经网络架构细节 10:55 4-神经元个数对结果的影响 07:12 5-正则化与激活函数 08:50 6-神经网络过拟合解决方法 11:07 第三章 卷积神经网络原理与参数解读:1-卷积神经网络应用领域 ...
使用卷积神经网络搭建猫狗识别分类模型与数据增强实例,计算机博士带你做实战! 使用卷积神经网络搭建猫狗识别分类模型与数据增强实例