for(int k=0;k<=IMG_SIZE - W_SIZE;k++) //特征平面的行 列平移 行卷积 { for(int r=0;r<=IMG_SIZE - W_SIZE;r++) //特征平面的列 行平移 列卷积 { tmp = 0.0; //单次卷积 点对点相乘 然后相加 for(int i=0;i<W_SIZE;i++) //卷积的行 { for(int j=0;j<W_SIZE;j++) //卷...
积分求导主要是针对神经网络的反向传播,因为在神经网络推导时会用各种激活函数、softmax、卷积、pooling max、norm、flatten等数据操作,反向传播的过程的梯度下降算法需要对这些操作进行反向求导,所以需要清楚各个函数求导过程和代价函数概念,求导更详细的可以看B站上的《跟着李沐学AI》。 网络模型涉及到神经元和感知机的...
卷积神经元个数:12个卷积神经元,每个卷积神经元都输入6张12*12的池化结果图。 卷积核尺寸:每个卷积神经元对应6个5*5卷积核。 偏置:每个卷积神经元对应一个偏置值。· 卷积模式:Valid卷积模式。 激活函数:Relu函数。 输出尺寸:每个卷积神经元输出(12-5+1)*(12-5+1)=8*8的卷积结果,总共12个卷积神经元,因...
卷积神经网络是深度学习的基础,但是学习CNN却不是那么简单,虽然网络上关于CNN的相关代码很多,比较经典的是tiny_cnn(C++)、DeepLearnToolbox(Matlab)等等,但通过C语言来编写CNN的却比较少,本人因为想在多核DSP下运行CNN,所以便尝试通过C语言来编写,主要参考的代码是DeepLearnToolbox的内容,DeepLearnToolbox是用Matlab脚...
目前搭建卷积神经网络(CNN)一般直接用 Pytorch、Tensorflow 等深度学习框架,很简单。但如果是手写反向传播过程,情况就比 BP 网络复杂多了,因为不仅仅是矩阵相乘。 目标是,从零开始实现 CNN。 刚开始,本人搜网上的卷积神经网络反向推导的相关博客,发现了几个问题: ...
接下来我们分层分析整个网络的反向传播过程。在本文的卷积神经网络中主要有以下四种情况: 一、输出层(单层神经网络层) (1)误差能量定义为实际输出与理想输出的误差 这里的d是理想预期输出,y指实际输出,i指输出位,本文的网络输出为10位,所以N=10. (2)误差能量关于参数(权重)的导数。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张图片里具...
FANN(Fast Artificial Neural Networks):FANN是一个开源的C语言库,用于实现快速的人工神经网络计算。它支持前向传播和反向传播算法,可以用于训练和预测各种类型的数据。 Caffe:Caffe是一个基于C++语言的深度学习框架,但它也提供了C语言的接口。它支持多种神经网络架构和算法,如卷积神经网络、循环神经网络等。 TensorFlow...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。 卷积神经网络整体架构:卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络,隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的核心模块。该网络模型通过采用梯度下降法最...
🔥基于CNN进行图像识别(附模型代码)✅ 卷积神经网络(CNN): - 用于图像识别和处理的人工神经网络。 - 专门处理像素数据。 ✅ 神经网络基础: - 由输入层、隐藏层和输出层组成。 - 多层感知器(MLP) - 跟锁神学AI于20240722发布在抖音,已经收获了14