【复现】尝试使用numpy对卷积神经网络中各经典结构进行改写复现
前言 numpy作为Python中最常用的科学计算库之一，也被广泛应用于卷积神经网络中的各个组件。本篇博客将介绍如何使用numpy完成卷积神经网络中的各个组件，包括卷积层、池化层、全连接层等，帮助读者更好地理解卷积神经网络的实现原理，同时也能够更加熟练地使用numpy进行深度学习相关的编程。 卷...
详细介绍CNN卷积层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域取得巨大成功的深度学习模型。其中，卷积层是CNN的核心组成部分之一，具有重要的作用。本文将详细介绍CNN卷积层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。 1. 卷积...
头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解
本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI...
CVPR 2022 | CNN自监督预训练新SOTA：上交、Mila、字节联合提出具有层级结构的图像表征自学习新框架
来自上海交通大学、Mila 魁北克人工智能研究所以及字节跳动的研究者提出了一种具有层级语义结构的自监督表征学习框架，在 ImageNet 数据集上预训练的模型在多个下游任务中取得了 SOTA 性能。层级结构无处不在，自然界中存在「界 - 门 - 纲 - 类 - 科 - 属 - 种」这样的层...
使用Keras构建具有自定义结构和层次图卷积神经网络(GCNN)
如何构建具有自定义结构和层次的神经网络:Keras中的图卷积神经网络(GCNN)在生活中的某个时刻我们会发现，在Tensorflow Keras中预先定义的层已经不够了!我们想要更多的层!我们想要建立一个具有创造性结构的自定义神经网络!幸运的是，通过定义自定义层和模型，我们可以在Keras中轻松地执...
基于图卷积神经网络GCN的时间序列预测:图与递归结构相结合的库存品需求预测
时间序列预测任务可以按照不同的方法执行。最经典的是基于统计和自回归的方法。更准确的是基于增强和集成的算法，我们必须使用滚动周期生成大量有用的手工特性。另一方面，我们可以使用在开发过程中提供更多自由的神经网络模型，提供对顺序建模的可定制的特性。循环和卷积结构在时间序列预测中取得了巨大的成功。该领域中有...
【9】一些经典CNN结构的pytorch实现
导入主要的包import math import torch import torchvision import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np1.LeNet-5# 设置批训练大小 batch_siz...
Exploring the Regularity of Sparse Structure in Convolutional Neural Networks（在卷积神经网络中探索稀疏结构的规律性）
作者提出基于论文Learning both weights and connections for efficient neural network修剪的方法在保留精度以及实现更高的压缩率方面确实很好。但是，这种改进是以稀疏计算模式的不规则性为代价的。另一方面结构化的剪枝（例如修剪掉整个过滤器），但...
PATCHY-SAN：卷积神经网络处理图结构数据
论文标题：Learning Convolutional Neural Networks for Graphs论文链接：https://arxiv.org/abs/1605.05273论文来源：ICML 2016一、概述在这篇论文中，我们的目的是将卷积神经网络应用于大量的基于图的学习问题。考虑以下两个...
CNN结构演变总结（三）设计原则
提升模型的表示能力的结构或方式1.“split-transform-merge”结构这个概念来源于ResNeXt(2017年)，在文中作了如下解释。1） Split：将向量x分成低维嵌入表示；2） Transform：每个低维特征经过一个线性变换；3） Merge：通过...
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