卷积神经网络(LeNet)

二维卷积层: frommxnetimportautograd,ndfrommxnet.gluonimportnn#定义函数corr2d，用于实现二维卷积操作defcorr2d(x,k):#获取卷积核的高度和宽度h,w=k.shape#初始化输出y，其形状为(x.shape[0]-h+1,x.shape[1]-w+1)y=nd.ze......

论文链接|https://arxiv.org/abs/1704.04861论文源码|https://github.com/Randl/MobileNet2-pytorch/摘要：介绍了一种新的移动端架构——MobileNetV2，其在多任务和基准以及不同模型大小的范围上进一步刷新了移动端模型的当前最佳性能。介绍了如何通过全新框架SSDLite将这......

PART1针对conv层、全连接层、pooling层，另外稍带介绍了CNN中的激活函数Relu。文章主要参考了零基础入门深度学习（4）中的内容，并根据本人对于CNN的理解进行了部分修改。 本文将详细介绍卷积神经网络以及它的训练算法，以及动手实现一个简单的卷积神经网络。  一个新的激活函数：Relu......

卷积神经网络假设一张图片由28x28个像素块构成，每个像素块有一个值，称为灰度值，取值范围是0-255。而在深度学习中，我们用一个28x28的矩阵来存储图片信息，将0-255的灰度值转换为0-1之间的值。0代表全白，1代表全黑。图片存储的时候以0-255灰度值存储，而我们将图片载入到网络中时，转换成0-1，......

LeNet，它是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员YannLeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别图像中的手写数字。总体来看，LeNet由两个部分组成：卷积编码器：由两个卷积层组成;全连接层密集块：由三......

1图像卷积图像卷积就是卷积核在图像上按行滑动遍历像素时不断的相乘求和的过程，卷积可以用来提取特征，去噪，平滑等。如下图： ......

1.算法理论概述       人脸识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其目的是识别不同人的面部特征以实现自动身份识别。随着深度学习神经网络的发展，基于深度学习神经网络的人脸识别算法已经成为了当前最先进的人脸识别技术之一。本文将详细介绍基于AlexNet深度学习神经......

例如，循环神经网络在实践中一个常见问题是数值不稳定性。尽管我们已经应用了梯度裁剪等技巧来缓解这个问题，但是仍需要通过设计更复杂的序列模型来进一步处理它。具体来说，我们将引入两个广泛使用的网络，即门控循环单元（gatedrecurrentunits，GRU）和 长短期记忆网络（longshort-term......

【Matlab】基于粒子群优化算法优化BP神经网络的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.数学公式3.文件结构4.Excel数据5.分块代码5.1fun.m5.2main.m6.完整代码6.1fun.m6.2main.m7.运行结果1.模型原理“基于粒子群优化算法优化BP神经网络的数据分类预测”是一种结合了粒......

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26562最近我们被客户要求撰写关于循环神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。自2000年 1月以来的股票价格数据。我们使用的是Microsoft股票。该项目包括：将时间序列数据转换为分类问题。使用TensorFlow的LSTM模型由MSE衡......