我们以最经典的resnet网络为例。 resnet论文的网络图: 根据上述图的网络图,我们模块化了网络图: 卷积模块 image-20240829224852462 残差单元模块1,当输入和输出的通道相同时,不需要通过1*1的卷积网络进行通道映射。 image-20240829225112465 残差单元模块2,当输入...
ConvNetDraw是一个使用配置命令的CNN神经网络画图工具。采用如下的语法直接配置网络,可以简单调整x,y,z等3个维度。 github地址:cbovar.github.io/ConvNe 使用方法如上图所示,只需输入模型结构中各层的参数配置。 4. Draw_Convnet github地址:github.com/gwding/draw_ 看看画的图如下,核心工具是matplotlib,图不...
第二步:新建网络图。从新建里,搜索“网络图”,然后就会找到大量相关的模板找到后双击打开使用。 第三步:先点击画布中的网络图,再点击右侧属性面板中的填充功能,可以对框内的颜色进行填充。右侧还有网络图主题,我们可以根据自己的需求选择适合的主题,还可以对主题的颜色、连接线、文本进行更改。 第四步:双击文本框,...
我发现这张图非常清楚——我们可以看到张量的形状、卷积操作以及池化操作。因为原始的 U-Net 架构不是很复杂,因此我们可以不看它的层级结构。 当我们想用更复杂的构造块创建清晰的图的话会稍微复杂一点。如果要重现网络,我们需要了解网络的细节: 通道的数量; 每个最大池化中的卷...
全连接网络(Fully-Connected Network) 简写为FCN,但很容易和全卷积网络(Fully-Convolutional Network)的简写搞混,我还是不同倾向于写简写。 大体上是长这样的神经网络: 简单的三层全连接网络示意图 如果增加hidden layer的层数,就能使它成为深度全连接神经网络: ...
本文通过12张动图为你介绍深度学习中的卷积网络。 现如今,卷积神经网络在人工智能领域应用的广泛性及重要性可谓是不言而喻。为了让大家对卷积的类型有一个清晰明了的认识,我可以快速概述不同类型的卷积及其好处。为了简单起见,我仅关注二维卷积。 卷积(Convolutions) ...
快速入门使用tikz绘制深度学习网络图 磐创AI分享 【导读】本文主要介绍最最最基础的tikz命令和一些绘制CNN时需要的基础的LaTeX知识,希望能在尽可能短的时间内学会并实现使用tikz这个LaTeX工具包来绘制卷积神经网络示意图。 https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet...
▲图2-8 CNN的结构形式 03 循环神经网络 循环神经网络(RNN)也是常用的深度学习模型之一(如图2-9所示),就像CNN是专门用于处理网格化数据(如一个图像)的神经网络,RNN是一种用于处理序列数据的神经网络。 如音频中含有时间成分,因此音频可以被表示为一维时间序列;语言中的单词都是逐个出现的,因此语言的表示方式也是序...
训练深度图神经网络非常困难。除了在深层神经结构中观察到的常见困境，如反向传播中的梯度消失和由于大量参数导致的过拟合，还有一些特定于图的问题。其中一个问题是过渡平滑，由于应用了多个图卷积层，节点特征趋于收敛到同一个向量并变得几乎不可分辨的现象[1]。这一行为在图神经网络模型中[2、3]被首先观察到，类似...