卷积神经网络(CNN):图像识别的强大工具

目录 1. 引言 2.卷积神经网络的基本原理 2.1.输入层 2.2.卷积层 2.3.池化层 2.4.激活层 2.5.全连接层(可选) 2.6.输出层 3.卷积神经网络的基本结构 4.卷积神经网络的训练过程 5.代码示例 6.总结         1. 引言         在图像处理与计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)已成为一种强大的工具,广泛应用于图像识别、目标检测、人脸识别等任务中。本文旨在介绍...

YoloV8改进策略:Neck和Head改进|ECA-Net:用于深度卷积神经网络的高效通道注意力|多种改进方法|附结构图

摘要 本文使用ECA-Net注意力机制加入到YoloV8Neck和Head中。我尝试了多种改进方法,并附上改进结果,方便大家了解改进后的效果,为论文改进提供思路。 论文:《ECA-Net:用于深度卷积神经网络的高效通道注意力》 arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf 最近,通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络(CNN)的性能方面具有巨大潜力。然而,大多数现有方法致力于开发更复杂的注...

机器学习 - 神经网络分类

eLU 函数定义:f(x) = max(0, x),x为输入 该函数特点: 非线性:尽管ReLU函数在 x <= 0 时输出固定值为零,但在 x > 0 时输出与输入成正比,因此具有非线性特性,有助于神经网络学习复杂的非线性关系。稀疏性:在神经网络的训练过程中,由于ReLU函数在 x <= 0 时输出为零,因此某些神经元会被“关闭”,这意味着它们不会对网络的输出产生影响,使得网络的稀疏性增加,有助于减少过...

YoloV8改进策略:BackBone改进|ECA-Net:用于深度卷积神经网络的高效通道注意力

摘要 本文使用ECA-Net注意力机制加入到YoloV8中。我尝试了多种改进方法,并附上改进结果,方便大家了解改进后的效果,为论文改进提供思路。 论文:《ECA-Net:用于深度卷积神经网络的高效通道注意力》 arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf 最近,通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络(CNN)的性能方面具有巨大潜力。然而,大多数现有方法致力于开发更复杂的注意模块以实现更好...

政安晨:【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】(二)—— 深度神经网络

概述 深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)是一种机器学习模型,由多个神经网络层组成,每层都包含多个神经元节点。相比浅层神经网络,深度神经网络具有更多的隐藏层,能够处理更复杂的问题。 深度神经网络的核心思想是通过多层非线性变换来逐步提取输入数据的高级特征表示。每一层的神经元通过权重和偏置进行计算,并通过激活函数进行非线性映射。数据从输入层经过多个隐藏层传递,最终输出一个预测结果。...

神经网络梯度下降优化参数

损失函数 神经网络的最终目的就是最小化损失函数的过程,损失函数越小,证明模型的预测值就越接近真实值。 梯度下降算法 为了最优化损失函数,开发了梯度下降算法,这里的梯度就是高等数学中的梯度。 误差反向传播算法 前向传播介绍 参数解释:这里的神经元阈值跟生物学中的神经兴奋类似,达到阈值以后就输出。连接权重表明了不同变量对于最终的输出结果的影响程度的不同。 首先用输入参数和连接权重的乘积减去阈值获得隐藏层值用...

神经网络中可训练参数的计算---LeNet5为例

文章目录 1. 基础公式2. 以LeNet5为案例分析2.1 架构图2.2 C1层2.3 S2层2.4 C3层2.5 S4层2.6 C5层2.7 F6层2.8 OUTPUT层: 1. 基础公式  这里就是有两个 3 3 3 通道的卷积核;或者理解成有 6 6 6 个 3 × 3 3×3 3×3。  从下图中可发现:偏置数量=输出通道数;卷积核种类=输出通道数。 2. 以LeNet5为案例分析 2.1 架...

【第三章】神经网络的架构-前馈神经网络

架构 在下一部分,我将介绍一个能够相当不错地对手写数字进行分类的神经网络。为了做好准备,有必要解释一些术语,这些术语让我们能够给网络的不同部分命名。假设我们有以下网络: 如前所述,这个网络中最左边的层被称为输入层,层内的神经元被称为输入神经元。最右边或输出层包含输出神经元,或者在这种情况下,一个单独的输出神经元。中间层被称为隐藏层,因为这一层中的神经元既不是输入也不是输出。术语"隐藏"可能听起来有点神秘...

经典的神经网络#1 Lenet

经典的神经网络#1 Lenet 关注B站查看更多手把手教学: 网络结构介绍 LeNet的论文地址为:http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf。这篇论文名为《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》,是Yann LeCun等人在1998年发表的,介绍了LeNet-5卷积神经...

【前言】神经网络与深度学习简介

如果您已经了解过神经网络与深度学习,请直接跳转到第一章学习 概念: 神经网络,一种基于生物启发式编程范式,它使计算机能够从观测数据中学习 深度学习,一套用于神经网络学习的强大技术集合 简介 神经网络和深度学习目前为图像识别、语音识别和自然语言处理等许多问题提供了最佳解决方案。这本书将教你许多神经网络和深度学习背后的核心概念。 神经网络是有史以来最漂亮的编程范式之一。在传统的编程方法中,我们告诉计算机该做...
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