2012年,Hinton为了证明深度学习的潜力,首次参加ImageNet图像识别比赛,其通过构建的CNN网络——AlexNet一举夺得冠军,且碾压第二名SVM方法。也正是由于该比赛,CNN吸引到了众多研究者的注意。从此,深度学习进入爆发增长期。虽然近两年CVPR开始流行Transformer这一新范式,但CNN为基础的模型依然是是计算机视觉的中流砥柱。 本文...
loss是对网络损失的衡量,我们的目标是最小化它。在分类中常用交叉损失。 对于准确率,我们也定义以个表达式,它是跟踪训练和测试的有效衡量标准。 可视化 下图是整个网的络结构。 这里,我们介绍了网络结构及每层结构的输入输出以及执行的计算,下一篇文章我们会介绍训练过程。 Implementing a CNN for Text Classification...
cnn_x_static=self.cnn(embed_x_static.transpose(1,2)) cnn_x_nonstatic=self.cnn(embed_x_nonStatic.transpose(1,2)) #拼接两者输出 cnn_x=torch.cat((cnn_x_static,cnn_x_nonstatic),2) pool_x=self.maxpool(cnn_x) out=self.dense(pool_x.squeeze(-1)) return out 1. 2. 3. 4. 5. ...
在若干卷积层+池化层后面是全连接层(Fully Connected Layer, 简称FC),全连接层其实就是我们讲的DNN结构,只是输出层使用了Softmax激活函数来做图像识别的分类,这点和DNN中也一样。 3.数学上的卷积 首先,我们去学习卷积层的模型原理,在学习卷积层的模型原理前,我们需要了解什么是卷积,以及CNN中的卷积是什么样子的。
CNN在此处是作为一个特征提取器，假设CNN提取的特征维度为N（一般这个特征就是网络最后的全连接层）。然...
CNN 卷积神经网络是一种特殊的神经元网络结构,它是神经元网络的一种应用和扩展,专门用于处理图像和视频等多维数据。它在神经元网络的基础上引入了卷积操作和池化操作,以提取图像中的特征并进行分类或识别等任务。 CNN神经网络的主要应用领域包括: 计算机视觉:图像识别、物体检测、人脸识别、图像分割等。视频处理:动作识...
TextRNN的结构非常灵活,可以任意改变。比如把LSTM单元替换为GRU单元,把双向改为单向,添加dropout或BatchNormalization以及再多堆叠一层等等。TextRNN在文本分类任务上的效果非常好,与TextCNN不相上下,但RNN的训练速度相对偏慢,一般2层就已经足够多了。 3. 什么是textCNN ...
由于该方法涉及到具体的网络结构和数据集,这里无法提供完整的代码实现。但是可以给出一个基本的代码框架和关键步骤: 数据准备:使用Python中的numpy、pandas、matplotlib等库读取MRI图像数据,并进行预处理操作。 特征提取:使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架构建二维CNN模型,并在训练集上进行特征提取。可以参考以下代码: ...
CNN之文本分类之网络结构 本文主要是基于Yoon Kim的Convolutional Neural Networks for Sentence Classification,用中文重新梳理一遍。 模型 这篇文章使用的模型如下图所示。 第一层网络是词嵌入层,用来将文本转换成低维度的向量;第二层是卷积层,使用多个卷积核;第三层是max-pool最大池化层,产出一个长的feature向量,...
卷积神经网络算法(CNN)是一种专门用于处理网格状拓扑结构数据的深度学习算法,广泛应用于计算机视觉领域,在图像分类、目标检测和图像分割等任务中表现出色。CNN 的核心思想是通过模仿生物神经系统的视觉皮层结构,逐层提取数据的局部特征,从而实现高效的特征学习。CNN 相比于传统的全连接神经网络,具有较少的参数和更强的空...