深度之眼(二十八)——神经网络基础知识(三)-卷积神经网络

简介: 深度之眼(二十八)——神经网络基础知识(三)-卷积神经网络

一、前言

卷积神经网络–AlexNet(最牛)-2012

Lenet-5-大规模商用(1989)

二、卷积操作

1.特征具有局部性:卷积核每次仅连接KK区域,KK是卷积核尺寸

2.特征可能出现在任何位置:卷积核参数重复使用(参数共享),在图像上滑动

卷积核(就有点像权重矩阵)

卷积核:具可学习参数的算子,用于对输入图像进行特征提取,输出通常称特征图(feature maps)

2.1 填充(padding)

分辨率不变

弥补边界丢失

2.2 步长

滑动距离

2.3 输出特征图尺寸计算

F_in是输入特征图的长度

k:卷积核的长度

p:填充(单行长度)

s:步长

2.4 多通道卷积

卷积核:高、宽、输入的通道数量、输出个数(4维)

卷积核是3-D张量,但是计算还是2-D卷积(视频处理中,会用到3-D卷积-有时间概念)

三、池化操作

下采样图像,不会改变图像目标:降低计算量,减少特征冗余

很少用池化了,因为降低分辨率,可以用设置步长。

四、Lenet-5及CNN结构进化史

4.1 Lenet-5

卷积池化的堆叠

 

相关文章
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
卷积神经网络深度解析:从基础原理到实战应用的完整指南
蒋星熠Jaxonic带你深入卷积神经网络(CNN)核心技术,从生物启发到数学原理,详解ResNet、注意力机制与模型优化,探索视觉智能的演进之路。
241 11
|
1月前
|
机器学习/深度学习 传感器 数据采集
【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究(Matlab代码实现)
【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究(Matlab代码实现)
113 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
零基础入门CNN:聚AI卷积神经网络核心原理与工业级实战指南
卷积神经网络(CNN)通过局部感知和权值共享两大特性,成为计算机视觉的核心技术。本文详解CNN的卷积操作、架构设计、超参数调优及感受野计算,结合代码示例展示其在图像分类、目标检测等领域的应用价值。
184 7
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量提取的步态识别算法matlab仿真,对比不同角度下的步态识别性能
本项目基于CNN卷积神经网络与GEI步态能量提取技术,实现高效步态识别。算法使用不同角度(0°、45°、90°)的步态数据库进行训练与测试,评估模型在多角度下的识别性能。核心流程包括步态图像采集、GEI特征提取、数据预处理及CNN模型训练与评估。通过ReLU等激活函数引入非线性,提升模型表达能力。项目代码兼容Matlab2022a/2024b,提供完整中文注释与操作视频,助力研究与应用开发。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的TCN-GRU时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容包含时间序列预测算法的相关资料,涵盖以下几个方面:1. 算法运行效果预览(无水印);2. 运行环境为Matlab 2022a/2024b;3. 提供部分核心程序,完整版含中文注释及操作视频;4. 理论概述:结合时间卷积神经网络(TCN)与鲸鱼优化算法(WOA),优化TCN超参数以提升非线性时间序列预测性能。通过因果卷积层与残差连接构建TCN模型,并用WOA调整卷积核大小、层数等参数,实现精准预测。适用于金融、气象等领域决策支持。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 并行计算
基于WOA鲸鱼优化的TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于TCN(Temporal Convolutional Network)与WOA(Whale Optimization Algorithm)的时间序列预测算法。TCN通过扩张卷积捕捉时间序列长距离依赖关系,结合批归一化和激活函数提取特征;WOA用于优化TCN网络参数,提高预测精度。算法流程包括数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数更新等步骤。程序基于Matlab2022a/2024b开发,完整版含详细中文注释与操作视频,运行效果无水印展示。适用于函数优化、机器学习调参及工程设计等领域复杂任务。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化TCN-GRU时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容涵盖基于粒子群优化(PSO)与时间卷积神经网络(TCN)的时间序列预测算法。完整程序运行效果无水印,适用于Matlab2022a版本。核心代码配有详细中文注释及操作视频。理论部分阐述了传统方法(如ARIMA)在非线性预测中的局限性,以及TCN结合PSO优化超参数的优势。模型由因果卷积层和残差连接组成,通过迭代训练与评估选择最优超参数,最终实现高精度预测,广泛应用于金融、气象等领域。
|
10月前
|
SQL 安全 网络安全
网络安全与信息安全:知识分享####
【10月更文挑战第21天】 随着数字化时代的快速发展,网络安全和信息安全已成为个人和企业不可忽视的关键问题。本文将探讨网络安全漏洞、加密技术以及安全意识的重要性,并提供一些实用的建议,帮助读者提高自身的网络安全防护能力。 ####
227 17
|
10月前
|
SQL 安全 网络安全
网络安全与信息安全:关于网络安全漏洞、加密技术、安全意识等方面的知识分享
随着互联网的普及,网络安全问题日益突出。本文将从网络安全漏洞、加密技术和安全意识三个方面进行探讨,旨在提高读者对网络安全的认识和防范能力。通过分析常见的网络安全漏洞,介绍加密技术的基本原理和应用,以及强调安全意识的重要性,帮助读者更好地保护自己的网络信息安全。
179 10
|
10月前
|
存储 SQL 安全
网络安全与信息安全:关于网络安全漏洞、加密技术、安全意识等方面的知识分享
随着互联网的普及,网络安全问题日益突出。本文将介绍网络安全的重要性,分析常见的网络安全漏洞及其危害,探讨加密技术在保障网络安全中的作用,并强调提高安全意识的必要性。通过本文的学习,读者将了解网络安全的基本概念和应对策略,提升个人和组织的网络安全防护能力。