神经网络之卷积篇：详解三维卷积（Convolutions over volumes）
详解三维卷积从一个例子开始，假如说不仅想检测灰度图像的特征，也想检测RGB彩色图像的特征。彩色图像如果是6×6×3，这里的3指的是三个颜色通道，可以把它想象成三个6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来的3×3的过滤器做卷积，而是跟一个三维的过滤器，它的维度是3×3×3，这样这个过滤器也有三层，对应红绿、蓝三个通道。 给这些起个名字（原图像），这里的第一个6代表图像高度，第...
【机器学习】卷积神经网络简介
🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈｜ 炫酷HTML | JavaScript基础 💫个人格言: "如无必要，勿增实体" 文章目录 卷积神经网络简介1. 引言2. CNN的基本概念2.1 什么是卷积神经网络2.2 CNN与传统神经网络的区别 3. CNN的核心组件3.1 卷积层3.2 激活函数3.3 池化层3.4 全连接层 4. CNN的工作原理5. 经典CNN架构5.1 LeNet...
动手学深度学习V2每日笔记（经典卷积神经网络LeNet）
本文的主要内容对沐神提供的代码中个人不太理解的内容进行笔记记录，内容不会特别严谨仅供参考。 1.函数目录 1.1 torch 2. LeNet LeNet是早期成功的神经网络先使用卷积层来学习图片空间信息然后使用全连接层来转换到类别空间 LeNet-5网络参数详解 3. 代码实现 3.1 model import torchfrom torch import nn class Reshape(to...
卷积神经网络图像识别车辆类型
卷积神经网络图像识别车辆类型 1、图像 自行车： 汽车： 摩托车： 2、数据集目录 3、流程 1、获取数据，把图像转成矩阵，并随机划分训练集、测试集2、把标签转为数值，将标签向量转换为二值矩阵3、图像数据归一化，0-1之间的值4、构造卷积神经网络5、设置图像输入形状(32, 32, 3)6、设置卷积、池化层输出为三维矩阵7、三维平展为一维,输入全连接层8、输出层使用 softmax 激...
即插即用篇 | YOLOv8 引入大感受野的小波卷积 | ECCV2024
摘要：近年来，人们尝试通过增加卷积神经网络（CNN）内核的大小来模拟视觉变换器（ViTs）自注意力模块的全局感受野。然而，这种方法很快就遇到了上限，并在达到全局感受野之前就已饱和。在这项工作中，我们证明，通过利用小波变换（WT），实际上可以在避免过度参数化的情况下获得非常大的感受野。例如，对于 k × k 感受野，所提出方法中的可训练参数数量仅随着 k 的对数增长。所提出的层，命名为 WTConv，...
YoloV8改进策略：卷积篇|Kan行天下之GRAM，KAN遇见Gram多项式V2版本
GRAM（GRAM可能是一个新提出的模型或方法的缩写，这里我们根据上下文进行解释）受到诸如TorchKAN和ChebyKAN等Kolmogorov-Arnold网络（KAN）替代方案的启发。GRAM引入了一种简化的KAN模型，但同时利用了Gram多项式变换的简单性。它与其他替代方案的不同之处在于其独特的离散性特征。与其他在连续区间上定义的多项式不同，Gram多项式是在一组离散点上定义的。GRAM的这...
【坚果识别】果实识别+图像识别系统+Python+计算机课设+人工智能课设+卷积算法
一、介绍 坚果识别系统，使用Python语言进行开发，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，对10种坚果果实（‘杏仁’, ‘巴西坚果’, ‘腰果’, ‘椰子’, ‘榛子’, ‘夏威夷果’, ‘山核桃’, ‘松子’, ‘开心果’, ‘核桃’）等图片数据集进行训练，得到一个识别精度较高的模型文件，让后使用Django搭建Web网页端界面操作平台，实现用户上传一张坚果图片 识别其名称。 二、系...
Android-卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
一个复杂且在Android开发中常见的算法是图像处理中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。CNN被广泛用于图像识别、物体检测和图像分割等任务，其复杂性在于需要处理大量的图像数据、复杂的神经网络结构和高效的计算。 1. 卷积操作（Convolution） 数学原理： 卷积操作的核心是对输入图像的局部区域应用卷积核（即权重矩阵），并添加偏置项。 每个卷积...
人工智能、机器学习、神经网络、深度学习和卷积神经网络的概念和关系
连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 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...
如何在不能求逆的时候做子集卷积 exp（即便能求逆也比常见方法优雅）
为什么要求逆？正常做子集卷积 exp 的时候递推求 \(G=\exp(F)\) 的系数时要用。什么情况下不能求逆？模 \(2^{64}\)，或者压根不取模。我们可能会想，算出来肯定除得尽啊，因为组合意义上是不会出现分数的。并非如此，例如我们可能会尝试算 \(\exp(x)\cdot \exp(2x)\) 的 \([x^3]\) 处的系数乘上 \(3!\) 的结果，乘回来的结果肯定是整数，但运算过...