文章簡介：因果卷積神經網路是一種針對時間序列資料中的因果關係問題而設計的特殊卷積神經網路。相較於常規卷積神經網絡，因果卷積神經網絡在保留時間序列的因果關係方面具有獨特的優勢，並在時間序列資料的預測和分析中廣泛應用。因果卷積神經網路的核心思想是在卷積操作中引入因果關係。傳統的捲積神經網路可以同時感知到當前時間點前後的數據，但在時間序列預測中，這可能導致資訊外洩問題。因為當前時間點的預測結果會受到未來時間點的資料影響。因果卷積神經網路解決了這個問題，它只能感知到當前時間點以及先前的數據，無法感知到未來的數

2024-01-24 評論 0  917

文章簡介：本文轉載自微信公眾號「活在資訊時代」，作者活在資訊時代。轉載本文請聯絡活在資訊時代公眾號。卷積神經網絡層(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)是一種特殊的深層前饋網絡，一般包括資料輸入層、卷積層、活化層、下採樣層和全連接層。卷積層是卷積神經網路中重要的單元，它的構成是一系列對資料進行濾波的捲積核，其本質就是影像的局部區域與卷積核的權值加權求和的線性疊加過程。影像I作為輸入，使用二維的捲積核K進行卷積，則卷積過程可表示為：其中，I(i,j)為影像在(i,j)位置的值，S

2023-04-29 評論 0  1755

文章簡介：譯者|朱先忠審校|孫淑娟1.什麼是卷積神經網路（CNN）？概括來講，卷積神經網路是一類特殊的神經網絡，具有從影像資料中提取獨特的影像特徵的能力。例如，目前卷積神經網路已被廣泛應用於人臉偵測和識別，因為它們非常有助於識別影像資料中的複雜特徵。 2.卷積神經網路是如何運作的？與其他類型的神經網路一樣，CNN也使用數位資料。因此，饋送到這些網路的圖像必須先轉換為數位表示。因為影像是由像素組成的，所以它們被轉換成數位形式後再傳遞給CNN。正如我們將在下一節中討論的，整個數位表示層並沒有傳遞到網路中。為了

2023-05-06 評論 0  1657

文章簡介：卷積神經網路在影像去噪任務中表現出色。它利用學習到的濾波器對雜訊進行過濾，從而恢復原始影像。本文詳細介紹了基於卷積神經網路的影像去噪方法。一、卷積神經網路概述卷積神經網路是一種深度學習演算法，透過多個卷積層、池化層和全連接層的組合來進行影像特徵學習和分類。在卷積層中，透過卷積操作提取影像的局部特徵，從而捕捉影像中的空間相關性。池化層則透過降低特徵維度來減少計算量，並保留主要特徵。全連接層負責將學習到的特徵與標籤進行映射，以實現影像的分類或其他任務。這種網路結構的設計使得卷積神經網路在影像處理與識

2024-01-23 評論 0  1321

文章簡介：卷積神經網路（CNN）是廣泛應用於電腦視覺任務的深度學習模型。相較於全連接神經網絡，CNN具有較少的參數和更強大的特徵提取能力，在影像分類、目標偵測、影像分割等任務中表現出色。下面我們將介紹建構基本的CNN模型的方法。卷積神經網路（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一種深度學習模型，具有多個卷積層、池化層、活化函數和全連接層。卷積層是CNN的核心組成部分，用於擷取輸入影像的特徵。池化層可以縮小特徵圖的尺寸，並保留影像的主要特徵。激活函數引入非線性變換，增加模型

2024-01-24 評論 0  530

文章簡介：卷積神經網路（CNN）是一種深度學習神經網絡，被廣泛應用於影像辨識、自然語言處理、語音辨識等領域。卷積層是CNN中最重要的一層，透過卷積操作可以有效地擷取影像特徵。在卷積層中，輪詢和填充是常用的技術，它們能夠改善卷積層的效能和穩定性。透過輪詢（pooling）操作，可以減少特徵圖的尺寸，降低模型複雜度，同時保留重要的特徵資訊。而填充（padding）操作則可以在輸入影像的邊緣周圍添加額外的像素，使得輸出特徵圖的尺寸與輸入相同，避免資訊損失。這些技術的應用，進一步提一、輪詢輪詢是CNN中常用的操作

2024-01-22 評論 0  956

文章簡介：在神經網路中，濾波器通常指的是卷積神經網路中的捲積核。卷積核是一個小矩陣，用於對輸入影像進行卷積操作，以提取影像中的特徵。卷積操作可以看作一種濾波操作，透過對輸入資料進行卷積操作，可以擷取資料中的空間結構資訊。這種操作在影像處理和電腦視覺領域中廣泛應用，可用於邊緣檢測、特徵提取以及目標識別等任務。透過調整捲積核的大小和權重，可以改變濾波器的特性，從而適應不同的特徵提取需求。在卷積神經網路中，每個卷積層包含多個濾波器，每個濾波器負責提取不同的特徵。這些特徵可以用於識別影像中的物體、紋理、邊緣等

2024-01-23 評論 0  1008

文章簡介：這篇文章主要介紹了PyTorch上實現卷積神經網路CNN的方法，現在分享給大家，也給大家做個參考。一起過來看看吧

2018-04-28 評論 0  2769

文章簡介：在全卷積神經網路(FCN)中，基本上對於每一層，都有一個隨機的權重初始化。並且有兩點要注意：全卷積神經網路(FCN)在反向傳播過程中不會使用0作為權重。這是因為在計算中間層的梯度dL/dX時，如果權重被設定為0，梯度將會變成0，導致網路無法更新。因此，FCN通常會使用非零的權重來確保梯度的有效計算和更新。為了避免使用單一常數來初始化全卷積神經網路(FCN)的所有權重，我們可以採取一些更複雜的方法。一個常用的方法是使用隨機初始化，即將權重初始化為隨機的小數值。這樣每個神經元在訓練過程中都會有不同的

2024-01-23 評論 0  1094

文章簡介：本文轉載自微信公眾號「活在資訊時代」，作者活在資訊時代。轉載本文請聯絡活在資訊時代公眾號。循環神經網路(Recurrent Neural Network，RNN)主要是用來解決序列資料問題。它之所以成為循環神經網絡，是因為一個序列的當前輸出與前面的輸出也是有關的。 RNN網路對先前時刻的資訊進行記憶，並運用到當前輸出計算中，與卷積神經網路不同，循環神經網路隱藏層之間的神經元是相互連接的，隱藏層中神經元的輸入是由輸入層的輸出和上一刻隱藏神經元的輸出共同構成。雖然RNN網路取得了一些顯著成果，但有

2023-04-08 評論 0  1665

文章簡介：降採樣是卷積神經網路中的關鍵技術，用於減少計算量、防止過度擬合和提高模型的泛化能力。它通常在卷積層後的池化層中實現。降採樣的目的是減少輸出的維度，常用的方法有最大池化、平均池化等操作。這些方法從輸入資料中選擇部分資訊進行操作，以減少輸出的維度。在卷積神經網路中，降採樣通常透過池化操作來實現。最大池化是一種常見的池化操作，它透過在輸入影像的特定視窗中選擇最大值作為輸出來實現。這種操作的效果是減少輸出特徵圖的尺寸，從而降低模型的複雜度。舉個例子，如果原始輸入是4x4的影像，經過2x2的最大池化後，輸出的

2024-01-22 評論 0  690

文章簡介：相信和作者一樣愛科技對AI興趣濃厚的小夥伴們，一定對卷積神經網路並不陌生，也一定曾經對如此「高級」的名字困惑良久。作者今天將從零開始走進卷積神經網路的世界~與大家分享！在深入了解卷積神經網路之前，我們先來看看影像的原理。影像原理影像在電腦中是透過數字(0-255)來表示的，每個數字代表影像中一個像素的亮度或色彩資訊。其中：黑白影像：每個像素只有一個值，這個值在0（黑色）到255（白色）之間變化。彩色影像：每個像素包含三個值，最常見的是RGB（Red-Green-Blue）模型，即紅色、綠色和藍色

2024-06-04 評論 0  444

文章簡介：基於卷積神經網路的圖像風格遷移是一種將圖像的內容與風格結合生成新圖像的技術。它利用卷積神經網路（CNN）將影像轉換為風格特徵向量的模型。本文將從以下三個面向對此技術進行討論：一、技術原理基於卷積神經網路的圖像風格遷移的實現依賴於兩個關鍵概念：內容表示和風格表示。內容表示指的是影像中物件和物件的抽象表達，而風格表示指的是影像中紋理和顏色的抽象表達。在卷積神經網路中，我們透過將內容表示和風格表示相結合，產生一張新的圖像，以保留原始圖像的內容並具備新圖像的風格。為了實現這個目標，我們可以使用一種稱為

2024-01-22 評論 0  1261

文章簡介：上週我發表了一篇關於如何建立簡單神經網絡，特別是多層感知器的文章。本文將深入探討神經網路的細節，討論如何透過以下方式最大化神經網路的效能：

2024-10-13 評論 0  980

文章簡介：隨著人工智慧的不斷發展，各種深度學習技術得到了越來越廣泛的應用。其中，卷積神經網路（ConvolutionalNeuralNetwork，簡稱CNN）是一種經過廣泛研究和應用的深度學習演算法。在自然語言處理、電腦視覺、機器人、自主駕駛以及遊戲等領域中，都有著廣泛的應用。本文將從Python的角度介紹卷積神經網路的原理、運作方式和Python中的實作方法。

2023-06-05 評論 0  2017

文章簡介：卷積神經網路（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一種廣泛應用於影像辨識、語音辨識、自然語言處理等領域的神經網路演算法。它藉鑒了生物神經元的結構，針對輸入資料的二維空間結構進行處理，並且在卷積層和池化層中採取了權值共享的方式，大大減少了需要優化的參數數量，從而提高了模型的泛化能力和效率。 Python是一種廣泛應用於科學計算、機

2023-06-11 評論 0  1548

文章簡介：譯者|朱先忠審校|孫淑娟引言深度學習為對非結構化資料進行預測開闢了一個全新的可能性世界。如今，人們常用卷積神經網路（CNN）處理影像數據，而採用遞歸神經網路（RNN）來處理文字數據，等等。在過去幾年中，又出現了一類新的令人興奮的神經網路：圖神經網路（GraphNeuralNetworks，簡稱「GNN」）。顧名思義，這個網路類型專注於處理圖資料。在這篇文章中，您將學習圖神經網路如何運作的基礎知識，以及如何使用PytorchGeometric（PyG）函式庫和OpenGraphBenchma

2023-04-19 評論 0  1791

文章簡介：單元，又稱為節點或神經元，是神經網路的核心。每個單元接收一個或多個輸入，將每個輸入乘以一個權重，然後將加權輸入與偏移值相加。接下來，該值將被輸入到激活函數中。在神經網路中，單元的輸出可以被傳送給其他神經元。多層感知器，又稱為前饋神經網絡，是目前使用最廣泛且最簡單的人工神經網路模型。它由多個層次相互連結而成，每一層都將輸入特徵與目標值連結。這種網路結構被稱為“前饋”，是因為輸入特徵值在網路中以“前向”方式傳遞，每一層都會對特徵值進行轉換，直到最終輸出與目標輸出一致。在前饋神經網路中，有三種類型

2024-01-23 評論 0  953

文章簡介：在現代計算領域，術語「神經網路」在過去幾年中引起了極大的關注。如果您熱衷於了解神經網路是什麼以及它們是如何運作的，那麼這是您開始擴展知識的理想場所。什麼是神經網路？從根本上來說，神經網路是旨在模仿人腦的電腦系統。它們具有學習、理解和解釋複雜模式的能力，使其成為人工智慧（AI）和機器學習（ML）的關鍵面向。這些網絡，就像我們大腦中的神經網絡一樣，由許多相互連接的處理元素或「節點」組成。這種佈局有助於模式識別，幫助AI系統隨著時間的推移改進其操作。典型的神經網路由幾個核心組件組成：輸入層：輸入層是饋

2023-07-02 評論 0  955