SIGAI深度学习第十集 卷积神经网络4

深度学习是机器学习的重要组成部分，深度学习算法基于神经网络。有几种功能不同的神经网络架构，最适合特定的应用场景。本文介绍一些最知名的架构，尤其是深度学习方面的架构。MLP使用一种称为反向传播的监督式学习技术进行训练。反向传播有助于调整神经元权重，以获得更接

在计算机视觉领域中，卷积神经网络一直占据主流地位。不过，不断有研究者尝试将 NLP 领域的 Transformer 进行跨界研究，有的还实现了相当不错的结果。近日，一篇匿名的 ICLR 2021 投稿论文将标准 Transformer 直接应用于图像，提出

在这篇文章中，我们将仔细研究一个名为GCN的著名图神经网络。首先，我们先直观的了解一下它的工作原理，然后再深入了解它背后的数学原理。许多问题的本质上都是图。在我们的世界里，我们看到很多数据都是图，比如分子、社交网络、论文引用网络。最后通过神经网络返回一个结

大家还记得这张图吗？深度系统介绍了 52 个目标检测模型，纵观 2013 年到 2020 年，从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det，新模型层出不穷，性能也越来越好！上文聚焦于源码和论文，对于各种卷

计算机视觉中的编解码结构的局限性以及提升方法。卷积神经网络广泛应用于深度学习和计算机视觉算法中。虽然很多基于CNN的算法符合行业标准，可以嵌入到商业产品中，但是标准的CNN算法仍然有局限性，在很多方面还可以改进。由于其简单和准确，该体系结构被广泛使用。顾名

在上一篇文稿中主要对深度学习的基础做了一个阐述，对于其中的神经网络和BP算法进行额外的延伸与拓展。但作为日前最为火热的人工智能技术，掌握这些内容远远还不够。因为深度学习面临的实际问题往往不是线性可分的问题，有时甚至超出了分类的问题，这就必须对深度学习模型加

卷积神经网络，简称CNN。卷积神经网络相比于人工神经网络而言更适合于图像识别、语音识别等任务。本文主要涉及卷积神经网络的概念介绍，首先介绍卷积神经网络相比于人工神经网络的优势，其次介绍卷积神经网络的基本结构，最后我们分别介绍神经网络的各个部件从而完整的了解

S. K. Roy, G. Krishna, S. R. Dubey, B. B. Chaudhuri HybridSN: Exploring 3-D–2-D CNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Cl

今天给大家讲一下卷积神经网络，主要包括四个部分：卷积神经网络的历史、全连接层、卷积层和池化层。CNN的英文全称是Convolutional Neural Network，雏形是LeCun在1998年发明的LeNet网络结构。那么到底什么是神经网络呢？198

参数共享或权重复制是深度学习中经常被忽略的领域。但是了解这个简单的概念有助于更广泛地理解卷积神经网络的内部。卷积神经网络能够使那些通过网络馈送的图像在进行仿射变换时具有不变性。这个特点提供了识别偏移图案、识别倾斜或轻微扭曲的图像的能力。仿射不变性的这些特征

卷积操作在图像处理的领域应用广泛，图像做卷积处理有一个天然的好处，即：每个像素点的位置与相邻位置相对固定，也就是说，除了边缘，每一个节点都有相同数量的相邻节点。所以卷积操作相对容易。但是，随着文本表示的发展，用向量来表示文本的思想应用的越来越广泛深入。to

如今，人工智能研究日益火热，机器学习技术也得到了迅速发展。随着国家城镇化的不断推进，城市人群密集场景越来越多，继而带来的恐怖事件、踩踏事件也日益增多。但是，由于在监控时，计数收到场景内和场景间变化视角的干扰、图像受到闭塞、透视扭曲和缩放等问题，使得人群计数

本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper：《Network In Network》，过去一年已经有了好几百的引用量，这篇paper改进了传统的CNN网络，采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络，Alexnet网络参数大小是230

而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。除了结构相似，卷积神经网络的输入输出以及训练的流程和全连接神经网络也基本一致。全连接神经网络和卷积神经网络的唯一区别就是神经网络相邻

　　本文作者在工作中需要实现一种适用于手机端目标检测任务的神经网络，因此撰写这篇综述性报告，详细梳理目前手机端目标检测领域的神经网络应用现状。　　1959年，Hubel和Wiesel发现人类视觉系统中的可视皮层是采用分层机制处理信息的。受此启发，人们提出了

例如，此前Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候，就曾将人工智能、机器学习和深度学习都提到了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事

深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。以digit0为例，进行手工演算。

　　机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调“学习”而不是计算机程序。通过机器学习，一个系统可以从自身的错误中学习来提高它的模式识别能力。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。以digit0为例，进行手工演算。

要解释这三者之间的关系和应用，最简单的方法就是画一个同心圆，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，也是当今人工智能大爆炸的核心驱动。机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界

人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将

深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。全连接神经网络和卷积神经网络的唯一区别

　　机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调“学习”而不是计算机程序。通过机器学习，一个系统可以从自身的错误中学习来提高它的模式识别能力。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。以digit0为例，进行手工演算。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。而对于卷积神经网络

从时间上人工智能是人类给机器智能华的过程；机器学习则是通过不断演变学习来达到人工智能的一种方法；深度学习是在机器学习的基础上更深化一层的内在一般用于实现机器学习。

本文中设计并实现了一款基于卷积神经网络的图像风格迁移系统，可以通过神经表示来分离和重组任意图像的内容与风格，为艺术图像的创建提供了新的算法与算法框架；本文中还实现了神经涂鸦系统作为风格迁移功能的补充，神经涂鸦系统通过使用语义注释及手动创建像素标签的方法提高

卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。全连接神经网络和卷积神经网络的唯一区别就是神经网络相邻两层的连接方式。以digit0为

Cross-corpus speech emotion recognition based on a feature transfer learning method. 针对这一问题, 该文提出一种有效的基于特征迁移学习的跨库语音情感识别方法。最后在2个经

他们的关系不是互相独立，而是一环套着一环。以digit0为例，进行手工演算。以下矩阵为卷积核进行卷积操作；显示卷积之后的图像，观察提取到什么特征。

机器学习：一种实现人工智能的方法；机器学习都可以被精准地定义为：1、任务2、训练过程3、模型表现。　　全连接神经网络与卷积神经网络都是通过一层一层的节点组织起来的，和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元；

而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。因此，全连接神经网络和卷积神经网络的唯一区别就是神经网络相邻两层的连接方式。以digit0为例，进行手工演算。

人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。

它使得机器学习实现众多应用，拓展了人工智能的领域范畴，给人工智能能以璀 璨未来。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维 度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。类似的，全连接神经网络的损失 函数以及参数的优化过

以digit0为例，进行手工演算。

而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。以digit0为例，进行手工演算。显示卷积之后的图像，观察提取到什么特征。

最近舍友要写一份与循环卷积有关的报告，但是发现网上的都是matlab的循环卷积的代码，没有找到python的循环卷积代码，于是我就直接根据原理帮舍友用python实现了这个。用的序列是x1=[1,2,3,4],x2=[1,1,1,1,0,0,0,0],以下

机器学习，一种实现人工智能的方法；机器学习都可以被精准地定义为：1、任务T；2、训练过程E；3、模型表现P；深度学习则是一种实现机器学习的技术；深度学习使得机器学习能够实现众多应用，并拓展了人工智能的领域范畴。以digit0为例，进行手工演算。

　　人工智能是最早出现的，其次是机器学习，最后是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。　　卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维

机器学习，一种实现人工智能的方法；机器学习都可以精准地被定义为：1任务T；2.训练过程E;3.模型表现P。深度学习则是一种实现机器学习的技术；它适合处理大数据。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积

要实现安全的自动驾驶，这是一个必须回答的关键问题，这也就是自动驾驶领域中的行为预测问题。行为预测的难点在于周围行人、车辆的不确定性和各种规则之外的行为。这些状况难以进行确定性的预测，只能通过训练数据分析各种行为的可能性来达到更加合理的预测效果。面对这种情况

本文使用numpy实现卷积层和池化层，包括前向传播和反向传播过程。在具体描述之前，先对使用符号做定义。\表示第4层神经网络的激活值；\和\表示神经网络第5层的参数；\表示神经网络第l层的激活向量的第i个元素。\表示当前层神经网络的高度、宽度和通道数。填充情

# residual_path为True时，对输入进行下采样，即用1x1的卷积核做卷积操作，保证x能和F维度相同，顺利相加。out = self.a2 # 最后输出的是两部分的和，即F+x或F+Wx,再过激活函数。def __init__: # block

self.c1 = Conv2D(filters=6, kernel_size=(5, 5), padding=‘same‘) #卷积层。self.p1 = MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=2, padding=‘s

目前，国际上公认的标准数据库包含四个，分别为美国麻省理工学院提供的MIT-BIH数据库、美国心脏学会提供的AHA数据库、欧共体CSE数据库、欧洲ST-T数据库。当前使用最广泛且被学术界普遍认可的据库为MIT-BIH心律失常数据库。MT-BIH心律失常数据库

本篇博客以及之后的一个系列，我将记录下我是如何从一个没学过信号处理，不懂什么是深度学习，没接触过心电信号的小白，一步步做出基于CNN的心电信号识别分类的过程。网络上关于ECG方面的相关博客内容不多，可以直接运行的相关代码也寥寥无几，这给初学者造成了很大的困

缺乏可解释性仍然是在许多应用中采用深层模型的一个关键障碍。在这项工作中，明确地调整了深层模型，这样人类用户可以在很短的时间内完成他们预测背后的过程。具体地说，训练了深度时间序列模型，使得类概率预测具有较高的精度，同时被节点较少的决策树紧密地建模。使用直观的

美国有线电视新闻网吗？每一个对AI抱有憧憬的小白，在开始的时候都会遇到CNN这个词。但每次，当小白们想了解CNN到底是怎么回事，为什么就能聪明的识别人脸、听辨声音的时候，就懵了，只好理解为玄学：。这个名叫CNN解释器在线交互可视化工具，把CNN拆开了揉碎了

U-Net网络模型属于全卷积神经网络的一种，是一个有监督的端到端的图像分割网络，由弗莱堡大学Olaf在ISBI举办的细胞影像分割比赛中提出的[1]。其网络结构形式字母U，如图，命名为U-Net，网络主要由两部分，收缩路径（编码层）和扩展路径（解码层），前者

说到卷积，就不得不提互相关\。卷积实质就是一种互相关运算，只不过要在进行互相关运算前，要把\上下左右进行翻转。即\的计算顺序是从左到右，从上到下，而\的顺序是从右到左，从下到上。卷积在数字图像处理中最重要的作用是进行特征提取。卷积神经网络是一类包含卷积计算

The expected input shape of the layer. For dense layers a single digit specifying. the number of features of the input. Must be

关于卷积操作是如何进行的就不必多说了，结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。先看一下其基本的组件函数，首先是determine_padding：。# Pad so that the output shape is the same as input sh