文章简介：因果卷积神经网络是针对时间序列数据中的因果关系问题而设计的一种特殊卷积神经网络。相较于常规卷积神经网络，因果卷积神经网络在保留时间序列的因果关系方面具有独特的优势，并在时间序列数据的预测和分析中得到广泛应用。因果卷积神经网络的核心思想是在卷积操作中引入因果关系。传统的卷积神经网络可以同时感知到当前时间点前后的数据，但在时间序列预测中，这可能导致信息泄露问题。因为当前时间点的预测结果会受到未来时间点的数据影响。因果卷积神经网络解决了这个问题，它只能感知到当前时间点以及之前的数据，无法感知到未来的数

2024-01-24 评论 0  919

文章简介：​本文转载自微信公众号「活在信息时代」，作者活在信息时代。转载本文请联系活在信息时代公众号。卷积神经网络层(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)是一种特殊的深层前馈网络，一般包括数据输入层、卷积层、激活层、下采样层和全连接层。卷积层是卷积神经网络中重要的单元，它的构成是一系列对数据进行滤波的卷积核，其本质就是图像的局部区域与卷积核的权值加权求和的线性叠加过程。图像I作为输入，使用二维的卷积核K进行卷积，则卷积过程可表示为：其中，I(i,j)为图像在(i,j)位置的值，S

2023-04-29 评论 0  1759

文章简介：译者|朱先忠审校|孙淑娟1.什么是卷积神经网络（CNN）？概括来讲，卷积神经网络是一类特殊的神经网络，具有从图像数据中提取独特的图像特征的能力。例如，目前卷积神经网络已经被广泛应用于人脸检测和识别，因为它们非常有助于识别图像数据中的复杂特征。2.卷积神经网络是如何工作的？与其他类型的神经网络一样，CNN也使用数字数据。因此，馈送到这些网络的图像必须先转换为数字表示。因为图像是由像素组成的，所以它们被转换成数字形式后再传递给CNN。正如我们将在下一节中讨论的，整个数字表示层并没有传递到网络中。为了

2023-05-06 评论 0  1658

文章简介：卷积神经网络在图像去噪任务中表现出色。它利用学习到的滤波器对噪声进行过滤，从而恢复原始图像。本文详细介绍了基于卷积神经网络的图像去噪方法。一、卷积神经网络概述卷积神经网络是一种深度学习算法，通过多个卷积层、池化层和全连接层的组合来进行图像特征学习和分类。在卷积层中，通过卷积操作提取图像的局部特征，从而捕捉到图像中的空间相关性。池化层则通过降低特征维度来减少计算量，并保留主要特征。全连接层负责将学习到的特征与标签进行映射，实现图像的分类或者其他任务。这种网络结构的设计使得卷积神经网络在图像处理和识

2024-01-23 评论 0  1322

文章简介：卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于计算机视觉任务的深度学习模型。相较于全连接神经网络，CNN具有更少的参数和更强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、图像分割等任务中表现出色。下面我们将介绍构建基本的CNN模型的方法。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种深度学习模型，具有多个卷积层、池化层、激活函数和全连接层。卷积层是CNN的核心组成部分，用于提取输入图像的特征。池化层可以缩小特征图的尺寸，并保留图像的主要特征。激活函数引入非线性变换，增加模型

2024-01-24 评论 0  531

文章简介：卷积神经网络（CNN）是一种深度学习神经网络，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。卷积层是CNN中最重要的一层，通过卷积操作可以有效地提取图像特征。在卷积层中，轮询和填充是常用的技术，它们能够改善卷积层的性能和稳定性。通过轮询（pooling）操作，可以减少特征图的尺寸，降低模型复杂度，同时保留重要的特征信息。而填充（padding）操作则可以在输入图像的边缘周围添加额外的像素，使得输出特征图的尺寸与输入相同，避免信息损失。这些技术的应用，进一步提一、轮询轮询是CNN中常用的操作

2024-01-22 评论 0  957

文章简介：在神经网络中，滤波器通常指的是卷积神经网络中的卷积核。卷积核是一个小矩阵，用于对输入图像进行卷积操作，以提取图像中的特征。卷积操作可以看作一种滤波操作，通过对输入数据进行卷积操作，可以捕获数据中的空间结构信息。这种操作在图像处理和计算机视觉领域中广泛应用，可用于边缘检测、特征提取以及目标识别等任务。通过调整卷积核的大小和权重，可以改变滤波器的特性，从而适应不同的特征提取需求。在卷积神经网络中，每个卷积层都包含多个滤波器，每个滤波器负责提取不同的特征。这些特征可以用于识别图像中的物体、纹理、边缘等

2024-01-23 评论 0  1009

文章简介：本篇文章主要介绍了PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧

2018-04-28 评论 0  2770

文章简介：在全卷积神经网络(FCN)中，基本上对于每一层，都有一个随机的权重初始化。并且有两点要注意：全卷积神经网络(FCN)在反向传播过程中不会使用0作为权重。这是因为在计算中间层的梯度dL/dX时，如果权重被设置为0，梯度将会变为0，导致网络无法更新。因此，FCN通常会使用非零的权重来确保梯度的有效计算和更新。为了避免使用单一常量来初始化全卷积神经网络(FCN)的所有权重，我们可以采用一些更复杂的方法。一个常用的方法是使用随机初始化，即将权重初始化为随机的小数值。这样每个神经元在训练过程中都会有不同的

2024-01-23 评论 0  1096

文章简介：本文转载自微信公众号「活在信息时代」，作者活在信息时代。转载本文请联系活在信息时代公众号。循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)主要是用来解决序列数据问题。它之所以成为循环神经网络，是因为一个序列的当前输出与前面的输出也是有关的。RNN网络对之前时刻的信息进行记忆，并运用到当前输出计算中，与卷积神经网络不同，循环神经网络隐藏层之间的神经元是相互连接的，隐藏层中神经元的输入是由输入层的输出和上一时刻隐藏神经元的输出共同构成。虽然RNN网络取得了一些显著成果，但是有

2023-04-08 评论 0  1666

文章简介：降采样是卷积神经网络中的关键技术，用于减少计算量、防止过拟合和提高模型的泛化能力。它通常在卷积层后的池化层中实现。降采样的目的是减少输出的维度，常用的方法有最大池化、平均池化等操作。这些方法从输入数据中选择部分信息进行操作，以减少输出的维度。在卷积神经网络中，降采样通常通过池化操作实现。最大池化是一种常见的池化操作，它通过在输入图像的特定窗口中选择最大值作为输出来实现。这种操作的效果是减小输出特征图的尺寸，从而降低模型的复杂度。举个例子，如果原始输入是4x4的图像，经过2x2的最大池化后，输出的

2024-01-22 评论 0  690

文章简介：相信和作者一样爱技术对AI兴趣浓厚的小伙伴们，一定对卷积神经网络并不陌生，也一定曾经对如此“高级”的名字困惑良久。作者今天将从零开始走进卷积神经网络的世界~与大家分享！在深入了解卷积神经网络之前，我们先看看图像的原理。图像原理图像在计算机中是通过数字(0-255)来表示的，每个数字代表图像中一个像素的亮度或颜色信息。其中：黑白图像：每个像素只有一个值，这个值在0（黑色）到255（白色）之间变化。彩色图像：每个像素包含三个值，最常见的是RGB（Red-Green-Blue）模型，即红色、绿色和蓝色

2024-06-04 评论 0  455

文章简介：基于卷积神经网络的图像风格迁移是一种将图像的内容与风格结合生成新图像的技术。它利用卷积神经网络（CNN）将图像转换为风格特征向量的模型。本文将从以下三个方面对此技术进行讨论：一、技术原理基于卷积神经网络的图像风格迁移的实现依赖于两个关键概念：内容表示和风格表示。内容表示指的是图像中对象和物体的抽象表达，而风格表示指的是图像中纹理和颜色的抽象表达。在卷积神经网络中，我们通过将内容表示和风格表示相结合，生成一张新的图像，以保留原始图像的内容并具备新图像的风格。为了实现这个目标，我们可以使用一种被称为

2024-01-22 评论 0  1261

文章简介：上周我发表了一篇关于如何构建简单神经网络，特别是多层感知器的文章。本文将深入探讨神经网络的细节，讨论如何通过以下方式最大限度地提高神经网络的性能：

2024-10-13 评论 0  980

文章简介：随着人工智能的不断发展，各种深度学习技术得到了越来越广泛的应用。其中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种经过广泛研究和应用的深度学习算法。在自然语言处理、计算机视觉、机器人、自主驾驶以及游戏等领域中，都有着广泛的应用。本文将从Python的角度介绍卷积神经网络的原理、运作方式和Python中的实现方法。

2023-06-05 评论 0  2019

文章简介：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的神经网络算法。它借鉴了生物神经元的结构，针对输入数据的二维空间结构进行处理，并且在卷积层和池化层中采取了权值共享的方式，大大减少了需要优化的参数数量，从而提高了模型的泛化能力和效率。Python是一种广泛应用于科学计算、机

2023-06-11 评论 0  1548

文章简介：​译者|朱先忠审校|孙淑娟引言深度学习为对非结构化数据进行预测开辟了一个全新的可能性世界。如今，人们常用卷积神经网络（CNN）处理图像数据，而采用递归神经网络（RNN）来处理文本数据，等等。在过去几年中，又出现了一类新的令人兴奋的神经网络：图神经网络（GraphNeuralNetworks，简称“GNN”）。顾名思义，这个网络类型专注于处理图数据。在这篇文章中，您将学习图神经网络如何工作的基础知识，以及如何使用PytorchGeometric（PyG）库和OpenGraphBenchma

2023-04-19 评论 0  1793

文章简介：单元，又称为节点或神经元，是神经网络的核心。每个单元接收一个或多个输入，将每个输入乘以一个权重，然后将加权输入与偏置值相加。接下来，该值将被输入到激活函数中。在神经网络中，单元的输出可以被发送给其他神经元。多层感知器，又称为前馈神经网络，是目前使用最广泛且最简单的人工神经网络模型。它由多个层次相互连接而成，每一层都将输入特征与目标值进行连接。这种网络结构被称为“前馈”，是因为输入特征值在网络中以“前向”方式传递，每一层都会对特征值进行转换，直到最终输出与目标输出一致。在前馈神经网络中，有三种类型

2024-01-23 评论 0  953

文章简介：在现代计算领域，术语“神经网络”在过去几年中引起了极大的关注。如果您热衷于了解神经网络是什么以及它们是如何工作的，那么这是您开始扩展知识的理想场所。什么是神经网络？从根本上说，神经网络是旨在模仿人脑的计算机系统。它们具有学习、理解和解释复杂模式的能力，使其成为人工智能（AI）和机器学习（ML）的关键方面。这些网络，就像我们大脑中的神经网络一样，由许多相互连接的处理元素或“节点”组成。这种布局有助于模式识别，帮助AI系统随着时间的推移改进其操作。典型的神经网络由几个核心组件组成：输入层：输入层是馈

2023-07-02 评论 0  960