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import torch from torch import nn # 用pytorch官方的API实现一维卷积 conv1d # 定义输入 input input = torch.randn(32, 25, 34) # 定义net net = nn.Conv1d(in_channels=25, out_channels=5, kernel_size=2) # 得到输出 output = net(input) # 查看定义网络的权重weights和偏置bias for m, k in...
1d卷积分类也是这样,它会在数据里找那些隐藏的小特征,然后根据这些特征把数据分成不同的类别。 那这个1d卷积分类到底是怎么做到在数据里找特征的呢?这就像是在一个大仓库里找东西。数据就像仓库里乱七八糟堆放的各种货物。1d卷积核就像是一个小小的寻宝探测器。这个探测器在仓库里到处晃悠,每到一个地方,它就探测...
由于这个特性,在 CNN 中,FC 常用作分类器,即在卷积、池化层后加 FC 把特征变换到样本空间。而卷积可以看做一定条件约束的“全连接”,如用 1 * 1 的卷积,可以与全连接达到同样的效果。 但是由于全连接层参数冗余,有些模型使用全局平均池化 (Global Average Pooling, GAP) 来代替全连接。
摘要 本发明涉及高光谱遥感智能信息处理领域,即采用多尺度的图卷积神经网络以监督的方式实现高光谱图像场景内地表覆盖的精细分类,更具体地说,本发明涉及一种监督的高光谱多尺度图卷积分类方法。本发明针对高维非线性的高光谱数据结构,通过构建全局、局部和光谱指数邻接矩阵,将少量的已知样本信息监督地用于训练多尺度的图...
第二步:使用tf.nn.conv2d构造卷积函数,使用tf.nn.max_pool构造池化函数 第三步:设置超参数,即batch大小,迭代次数,分类的类别数,全连接隐藏层的个数 第四步:使用tf.placeholder设置输入的x和y, x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1]) ...
CNN(卷积神经网络)特点1. 局部连接:网络中的神经元仅与部分输入数据相连,减少了参数数量。2. 权重共享:同一层的神经元共享相同的权重,提高了模型的泛化能力。3. 空间不变性:通过卷积操作,模型对输入数据的空间变换具有一定的不变性。应用- 图像识别:如人脸识别、物体检测等。- 视频处理:如动作识别、视频分类等。
本发明涉及高光谱遥感智能信息处理领域,即采用多尺度的图卷积神经网络以监督的方式实现高光谱图像场景内地表覆盖的精细分类,更具体地说,本发明涉及一种监督的高光谱多尺度图卷积分类方法。本发明针对高维非线性的高光谱数据结构,通过构建全局、局部和光谱指数邻接矩阵,将少量的已知样本信息监督地用于训练多尺度的图卷积神...
学习卷积神经网,笔者采用的是自己有些体会的“一本书主义”,仔细阅读基本教科书--赵小川著 “深度学习理论及实战(MATLAB版)”,深入了解书中所附的针对mnist数据集进行图像分类的示例程序中每一条语句的意涵,将例程4.1.1 在 MatlabR2024b 环境中进行多次实现,观察和理解各项输出结果(训练过程曲线,分类结果及精度等...
挑文具盒:AI学习图像分类时,需要用到一种特别的“文具盒”——卷积神经网络(CNN)。CNN就像是专门为处理图像设计的特殊计算器,能很好地理解图像中的图案和形状。 装文具:打开“文具盒”,里面有很多小抽屉(参数),一开始这些抽屉都是空的。我们需要随机放入一些“文具”(初始参数值),让AI有个初步的计算工具。