本文结合Deep learning的一个应用,Convolution Neural Network 进行一些基本应用,参考Lecun的Document 0.1进行部分拓展,与结果展示(in Python)。 分为以下几部分: 1. Convolution(卷积) 2. Pooling(降采样过程) 3. CNN结构 4. 跑实验 下面分别介绍。 PS:本篇blog为ese机器学习短期班参考资料(20140516课程),本文...
3. CNN结构 想必大家随便google下CNN的图都滥大街了。这里拖出来那时候学CNN的时候一张图,自觉得陪上解说的话画得还易懂(<!--囧-->) 废话不多说了,直接上Lenet结构图:(从下往上顺着箭头看,最以下为底层original input) 4. CNN代码 去资源里下载吧。我放上去了喔~(in python) 这里贴少部分代码,仅表示...
在深度学习中，一种模型架构即卷积神经网络（CNN），以此技术命名。 然而，深度学习中的卷积本质上是信号...
cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y); //here!!! opts.alpha = 1; opts.batchsize = 50; opts.numepochs = 1; cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts); //here!!! 似乎这次要复杂了一些啊,首先是layer,有三种,i是input,c是convolution,s是subsampling 'c'的outputmaps是convolution之...
cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts); //here!!! 似乎这次要复杂了一些啊,首先是layer,有三种,i是input,c是convolution,s是subsampling 'c'的outputmaps是convolution之后有多少张图,比如上(最上那张经典的))第一层convolution之后就有六个特征图 ...
卷积核(Convolution Kernel)是卷积神经网络(CNN)中的核心组件之一。它通常是一个小矩阵或张量,用于在输入数据(如图像)上滑动,以提取局部特征。卷积核的概念来源于数学中的卷积操作,在图像处理中广泛应用,用于边缘检测、模糊、锐化等任务。 2. 原理 卷积核通过与输入数据的局部区域进行点积运算,产生一个特征映射(Featu...
在CNN 中,输出通道数由卷积核的个数决定,每个卷积核对输入的所有通道执行卷积运算,并生成对应的输出通道。 3. 使用场景 卷积层通道的概念广泛应用于各种深度学习和图像处理任务中: 图像特征提取:RGB 图像的 3 个通道分别代表红、绿、蓝三个颜色通道,通过卷积层处理后,可以提取不同的颜色特征。 物体检测与分割...
但是，空洞卷积不太一样，它引入了一个叫做“空洞率（Dilation Rate）”的概念。这个空洞率，简单说，...
IMPSCnnInstanceNormalizationDataSource IMPSDeviceProvider IMPSHandle IMPSImageAllocator IMPSImageSizeEncodingState IMPSImageTransformProvider IMPSNNPadding IMPSNNTrainableNode MPSAccelerationStructure MPSAccelerationStructureCompletionHandler MPSAccelerationStructureGroup MPSAccelerationStructureStatus MPSAccelerati...
Learn more about the MetalPerformanceShaders.MPSCnnConvolutionStateNode in the MetalPerformanceShaders namespace.