import numpy as np # Sigmoid函数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # 卷积层 class ConvolutionalLayer: def __init__(self, input_shape, num_filters, kernel_size): self.input_shape = input_shape self.num_filters = num_filters self.kernel_size = kernel_size self.filters ...
由于CNN可以在处理高维数据时自动学习特征,因此它特别适用于图像分类和识别任务。它在诸如图像分类、目标检测、语音识别等方面有着卓越的表现。 代码实现 下面是通过Pytorch构造一个简单的CNN,用于手写数字识别。虽然网络架构很简单,但是最终测试准确率可以达到98.5%左右(9868/10000),足够新手同学学习与使用! import torch...
#define len_bias_C1_CNN 6 //C1层阈值数,6 #define len_weight_S2_CNN 6 //S2层权值数,1*6=6 #define len_bias_S2_CNN 6 //S2层阈值数,6 #define len_weight_C3_CNN 2400 //C3层权值数,5*5*16*6=2400 #define len_bias_C3_CNN 16 //C3层阈值数,16 #define len_weight_S4_CNN 16 /...
但是我们的CNN是一个可以自动提取特征,而且待训练参数相对不那么多的神经网络,这就是CNN在图像分类任务中的决定性优势。 2.边缘检测(Edge detection) 边缘检测,说起来是挺高大上的,但是实际的操作起来还是非常简单的。卷积计算并不复杂,矩阵对应元素相乘的和就是卷积的结果,卷积就是提取过程呀。那么我们可以尝试计算...
学习了模型:ANN(学习了相关基础概念、各个重要的组成部件,比如优化器、激活函数等等;利用手写数字识别Demo跑通了代码,同时取出了MNIST数据集中的单个图片进行处理,然后喂给ANN,也实现了单图的识别,准确率如训练的那样,10张图片识别出了8张)→ CNN(学习了相关的重要组件,比如卷积操作、池化操作,并利用MNIST模型跑通...
卷积神经网络(CNN)的基础介绍见 ,这里主要以代码实现为主。 CNN是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成。 以MNIST作为数据库,仿照LeNet-5和TIny-cnn( ) 设计一个简单的7层CNN结构如下: 输入层Input:神经元数量32*32=1024; ...