RTDETR 引入 UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv
大卷积神经网络（ConvNets）近来受到了广泛研究关注，但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。1）现有大卷积神经网络的架构主要遵循传统ConvNets或变压器的设计原则，而针对大卷积神经网络的架构设计仍未得到解决。2）随着变压器在多个领域的主导地位，有待研究ConvNets在视觉以外领域是否也具有强大的通用感知能力。在本文中，我们从两个方面做出了贡献。1）我们提出了四个设计大卷积神经网络的架构指导原...
PyTorch应用实战二：实现卷积神经网络进行图像分类
文章目录 实验环境MNIST数据集1.网络结构2.程序实现2.1 导入相关库2.2 构建卷积神经网络模型2.3 加载MNIST数据集2.4 训练模型 附：系列文章 实验环境 python3.6 + pytorch1.8.0 import torchprint(torch.__version__) 1.8.0 MNIST数据集 MNIST数字数据集是一组手写数字图像的数据集，用于机器学习中的图像分类任务。 ...
卷积神经网络-卷积层
卷积神经网络 卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程要求。 网络结构...
使用领域引导图卷积神经网络GCNN增强基于脑电图EEG的神经疾病诊断完整代码
一种基于图卷积神经网络（GCNN）的新方法，用于改进使用头皮脑电图（EEG）进行神经系统疾病诊断。尽管脑电图是神经系统疾病诊断中主要使用的检测方法之一，但基于EEG的专家视觉诊断的敏感性仍然只有约50％。这表明有明确的需求引入先进的方法以降低检测异常头皮EEG的假阴性率。在这个背景下，专注于区分最初由专家分类为“正常”的患有神经系统疾病的患者的异常头皮EEG和健康个体的头皮EEG的问题。本文的贡献有三个方面...
【深度学习_TensorFlow】卷积神经网络（CNN）
写在前面 这篇文章的行文思路如下： 先根据视频了解卷积和卷积神经网络的整体框架 接着了解卷积神经网络构建过程中的一些重要操作，包括内积、填充、池化。 然后介绍卷积层如何实现。 最后用卷积神经网络的开山之作（LeNet-5）来进行上手练习。 一、初识卷积 最近学习信号与系统的时候，了解了卷积的相关概念，联想起此前学习opencv的时候也有卷积操作，到现在学到深度学习的时候又碰到了卷积神经网络，但是也一直搞不懂...
使用verilog语言实现简单的卷积神经网络
使用Verilog编写一个完整的卷积神经网络是一项非常复杂和耗时的任务，需要详细的思考、设计和实现过程。因此，提供一个简化的示例，展示如何使用Verilog实现一个简单的卷积层。 首先，我们需要定义一些参数来描述卷积层的结构和操作。在这个示例中，我们假设输入图像是一个2D的灰度图像，卷积核是一个3x3的窗口，步幅为1，padding为0，激活函数为ReLU。 module simple_convolutio...
卷积神经网络的发展历史-ResNet
ResNet的产生 2015 年，Kaiming He 提出了ResNet（拿到了 2016 年 CVPR Best Paper Award），不仅解决了神经网络中的退化问题还在同年的ILSVRC和COCO 竞赛横扫竞争对手，分别拿下分类、定位、检测、分割任务的第一名。 ResNet的特点 Kaiming在文中提出了残差结构（Residual Block），使得原本所要拟合的函数，改为，其中，。虽然在“多个非...
卷积神经网络的发展历史-VGG
GG-13/VGG-16/VGG-19），并在当年的ImageNet Challenge上作为分类任务第二名、定位（Localization）任务第一名的基础网络出现。 VGG的特点 VGG与当时其他卷积神经网络不同，不采用感受野大的卷积核（如：7×7，5×5），反而采用感受野小的卷积核（3×3）。关于这样做的好处有如下两点：减少网络参数量；由于参数量被大幅减小，于是可以用多个感受野小的卷积层替换掉之前一个感...
头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解
一、引言卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的复杂性和灵活性使其成为深度学习领域的核心研究主题之一。在本引言部分中，我们将深入探讨CNN的历史背景、基本原理、重要性以及其在科学和工业领域的影响。 1.1 背景和重要性卷积神经网络的灵感源自人类视觉系统，特别是视觉皮层中的神经元结构。自Hubel和Wiesel在1962年的开创性工作以来，这一理念已经引发了一...
【Python机器学习】实验14 手写体卷积神经网络（PyTorch实现）
1. 读取测试集的图片预测值（神经网络的输出为10）12. 采用pandas可视化数据13. 对预测错误的样本点进行可视化14. 看看错误样本被预测为哪些数据 LeNet-5网络结构 LeNet-5是卷积神经网络模型的早期代表，它由LeCun在1998年提出。该模型采用顺序结构，主要包括7层（2个卷积层、2个池化层和3个全连接层），卷积层和池化层交替排列。以mnist手写数字分类为例构建一个LeNet-5模型...