开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

卷积神经网络:序列模型和移动网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它是一种前馈神经网络，通过模拟人类视觉系统的工作原理来处理图像数据。

卷积神经网络的主要特点是利用卷积层和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或回归。卷积层通过卷积操作对输入图像进行特征提取，可以捕捉到图像中的局部特征。池化层则用于降低特征图的维度，减少计算量，并保留主要特征。全连接层将提取到的特征映射到输出类别。

卷积神经网络在图像识别、目标检测、人脸识别、图像生成等领域具有广泛的应用。它可以自动学习图像中的特征，并具有较强的鲁棒性和泛化能力。

腾讯云提供了一系列与卷积神经网络相关的产品和服务，包括：

云服务器（CVM）：提供高性能的计算资源，用于训练和部署卷积神经网络模型。链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
弹性GPU（EGPU）：为云服务器提供图形处理能力，加速卷积神经网络的训练和推理。链接：https://cloud.tencent.com/product/egpu
人工智能机器学习平台（AI Lab）：提供了丰富的机器学习工具和算法库，支持卷积神经网络的开发和训练。链接：https://cloud.tencent.com/product/ailab
图像识别API：提供了基于卷积神经网络的图像识别服务，可以实现图像分类、目标检测等功能。链接：https://cloud.tencent.com/product/tiia
视觉智能（CV）：提供了一系列与计算机视觉相关的服务，包括人脸识别、图像分割等。链接：https://cloud.tencent.com/product/cv

以上是腾讯云提供的与卷积神经网络相关的产品和服务，可以帮助开发者快速构建和部署卷积神经网络模型，并应用于各种实际场景中。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

卷积神经网络及经典模型

受此影响，便出现了卷积神经网络。...关于前向传播、反向传播以及神经网络可以看：机器学习：神经网络（一）机器学习：神经网络（二）全连接层有很好的非线性表示能力，在卷积神经网络中一般用于最终的分类。...3.1 SoftMax函数计算误差之前需要先进行前向传播得到输出，对于分类问题，也就代表每个类别的预测结果，如上图所示的一个神经网络，和普通神经网络不同的是，输出之前还经过了Softmax，经其好处是经过...在论文中，作者主要探究了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，介绍了一些模型训练时数据处理的技巧。...分别训练每个模型，作者得出结论：通过比较B和C发现，加入 1 * 1的卷积核可以为模型带来不错的表示能力（非线性表达）比较C和D发现，感受野的重要性更大，3 * 3 的卷积核比 1 * 1 的好横向比较这些网络

4.3K2 0

VGG卷积神经网络模型解析

一：VGG介绍与模型结构 VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19...VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的，最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为（GG-Very-Deep-16 CNN），VGG在加深网络层数同时为了避免参数过多...在实际处理中还可以对第一个全连接层改为7x7的卷积网络，后面两个全连接层改为1x1的卷积网络，这个整个VGG就变成一个全卷积网络FCN。...在VGG网络之前，卷积神经网络CNN很少有突破10层的，VGG在加深CNN网络深度方面首先做出了贡献，但是VGG也有自身的局限性，不能无限制的加深网络，在网络加深到一定层数之后就会出现训练效果褪化、梯度消逝或者梯度爆炸等问题..., 0, 255), 2, 8); imshow("Image Classification", src); VGG不足之处 VGG的缺点就是参数文件比较大，速度比较慢，但是它依然是学习深度学习、理解卷积神经网络最好的基础模型之一

2.8K4 0

卷积神经网络(CNN)模型结构

在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。...这是我写的DNN的教程：深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP) 深度神经网络（DNN）损失函数和激活函数的选择深度神经网络（DNN）的正则化 1....这里我们假设卷积是一次移动一个像素来卷积的，那么首先我们对输入的左上角2x2局部和卷积核卷积，即各个位置的元素相乘再相加，得到的输出矩阵S的$S_{00}$的元素，值为$aw+bx+ey+fz$。...那么卷积核W0实际上是一个3x3x3的张量。同时和上面的例子比，这里的步幅为2，也就是每次卷积后会移动2个像素的位置。　　　　...CNN模型结构小结　　　　理解了CNN模型中的卷积层和池化层，就基本理解了CNN的基本原理，后面再去理解CNN模型的前向传播算法和反向传播算法就容易了。下一篇我们就来讨论CNN模型的前向传播算法。

1.1K2 0

CNN卷积神经网络模型搭建

目前是在深度学习框架Keras(后端使用TensorFlow)下搭建了一个CNN卷积神经网络模型，下面就如何搭建一个最简单的数字图像识别模型做下介绍。...模型的建立 (1) 卷积层（convolution layer）：至于什么是卷积大家可以自己去找资料看看，这里重点讲讲Convolution2D()函数。...在我们建立的模型中，卷积层采用哪种方式处理图像边界，卷积核尺寸有多大等参数都可以通过Convolution2D()函数来指定： #第一个卷积层，4个卷积核，每个卷积核大小5*5。...根据keras开发文档的说明，当我们将卷积层作为网络的第一层时，我们还应指定input_shape参数，显式地告知输入数据的形状，对我们的程序来说，input_shape的值为(1, 28, 28)，代表...导致这种现象的原因是模型的参数很多，但训练样本太少，导致模型拟合过度。为了解决这个问题，Dropout层将有意识的随机减少模型参数，让模型变得简单，而越简单的模型越不容易产生过拟合。

1.6K2 0

卷积神经网络的卷积层_卷积神经网络详解

BN层，这里进行验证：定义三个模型：定义模型1 ：一层卷积层和一层BN层网络 import numpy as np import math import torch import torch.nn...2 ：一个卷积层网络，和上面卷层配置相同¶ class Conv(nn.Module): def __init__(self, ): super(Conv, self)....3 ：一层卷积网络，和模型2卷积核数相同，但Bias不为零 class ConvWithBias(nn.Module): def __init__(self, ): super...这里模型1为conv+bn,这里对卷积层和BN层进行了初始化，特别是BN层的移动平均和方差初始化，因为这个数值默认初始化是0，是通过训练迭代出来的；模型2为conv，并且我们用模型1的卷层权重去初始化模型...这里手动计算模型2的卷积过程，然后和模型2输出进行对比。

1.6K2 1

浅谈卷积神经网络的模型结构

随着硬件计算能力，存储能力的提升，卷积神经网络在21世纪取得了爆发性的进展。同时训练数据量也在成百倍甚至千倍的增长，更促进了卷积神经网络的进步。...今天笔者就来浅谈一下最近几年卷积神经网络的经典结构。...AlexNet AlexNet是2012年ILSVRC分类任务比赛的冠军，首次证明了卷积神经网络在更加复杂的分类任务（相比于MNIST和Cifar数据集）上有着极大的优势。...AlexNet证明了卷积神经网络的能力，将卷积神经网络的研究再一次推向高潮。...图5.2 DenseNet 总结从2012年始，卷积神经网络的模型结构开始了飞速的发展，笔者仅仅谈到了几个经典的网络结构，但同样还有一些小而精巧的网络结构没有涉及，比如MobileNet，ShuffleNet

6424 0

卷积神经网络模型发展及应用

卷积神经网络模型发展及应用转载地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个十余年来快速发展的崭新领域...首先分析了典型卷积神经网络模型为提高其性能增加网络深度以及宽度的模型结构，分析了采用注意力机制进一步提升模型性能的网络结构，然后归纳分析了目前的特殊模型结构，最后总结并讨论了卷积神经网络在相关领域的应用...随着深度学习理论的研究和发展，研究人员提出了一系列卷积神经网络模型。为了比较不同模型的质量，收集并整理了文献中模型在分类任务上的识别率，如图 1所示。...由于卷积 神经网络的模型十分丰富，有些模型的结构或用途比较特殊，在本文中统称为特殊模型，包括具有简单的结构和很少参数量的挤压网络模型 SqueezeNet，采用无监督学习的生成对抗网络模型（generative...基于以上认识，本文首先概括性地介绍了卷积 神经网络的发展历史，然后分析了典型的卷积神经网络模型通过堆叠结构、网中网结构、残差结构以及注意力机制提升模型性能的方法，并进一步介绍了特殊的卷积神经网络模型及其结构

5324 1

卷积神经网络常用模型_keras 卷积循环多分类

刚刚接触到深度学习，前2个月的时间里，我用一维的卷积神经网络实现了对于一维数据集的分类和回归。由于在做这次课题之前，我对深度学习基本上没有过接触，所以期间走了很多弯路。...卷积神经网络可以很好地捕获出原数据中的局部简单特征，随着层数的增加，产生的特征映射会捕获输入信号越来越多的全局和更复杂的属性。...每层卷积层使用双曲正切函数tanh（hyperbolic tangent function）来提高神经网络对模型的表达能力。tanh经常被运用到多分类任务中用做激活函数。...神经网络本就具有不可解释性，一般卷积核和全连接的结点数按照2的指数次幂来取。 Flatten()层作为中间层来链接卷积神经网络和全连接层。...利用卷积神经网络来提取特征，实现线性回归，二者同出一脉。【keras】一维卷积神经网络做回归比起其他科普的博客，我这篇文章更像是在学习如何利用工具做深度学习。

4512 0

聚焦和增强卷积神经网络

，它可以用神经网络模型来处理序列化的数据，比如文本、音频和视频数据。...这类模型被认为非常强大，在许多类别的任务上取得了显著的成绩，包括机器翻译、语音识别、和看图写话等。因此，卷积神经网络在过去几年内变得非常流行。...随着卷积神经网络的流行，我们看到人们试图用各种方法来提升RNN模型的效果。其中，有四个方向的改进效果比较显著： ?...., 2014）生成一棵解析树，以及用于会话模型（Vinyals & Le, 2015），模型可以根据之前的会话内容生成回复。聚焦机制还能用作卷积神经网络CNN和RNN模型的接口。...这使得RNN模型每一步都在关注图片的不同区域。这种方法的用途之一就是给图片添加描述。首先，用卷积神经网络处理图像，提取高层次的特征。然后运行RNN模型，生成图像的描述。

4804 0

聚焦和增强卷积神经网络

卷积神经网络是一种主流的深度学习模型，它可以用神经网络模型来处理序列化的数据，比如文本、音频和视频数据。它能把一个序列浓缩为抽象的理解，以此来表示这个序列，乃至新产生一个序列。...这类模型被认为非常强大，在许多类别的任务上取得了显著的成绩，包括机器翻译、语音识别、和看图写话等。因此，卷积神经网络在过去几年内变得非常流行。...随着卷积神经网络的流行，我们看到人们试图用各种方法来提升RNN模型的效果。...., 2014）生成一棵解析树，以及用于会话模型（Vinyals & Le, 2015），模型可以根据之前的会话内容生成回复。聚焦机制还能用作卷积神经网络CNN和RNN模型的接口。...这使得RNN模型每一步都在关注图片的不同区域。这种方法的用途之一就是给图片添加描述。首先，用卷积神经网络处理图像，提取高层次的特征。然后运行RNN模型，生成图像的描述。

7725 0

聊聊神经网络模型流程与卷积神经网络的实现

神经网络模型流程 神经网络模型的搭建流程，整理下自己的思路，这个过程不会细分出来，而是主流程。在这里我主要是把整个流程分为两个主流程，即预训练与推理。...预训练过程主要是生成超参数文件与搭设神经网络结构；而推理过程就是在应用超参数与神经网络。卷积神经网络的实现在聊聊卷积神经网络CNN中，将卷积神经的理论概述了一下，现在要大概的实践了。...，可以自己去下载查看在这整个的过程中，我个人觉得最难的就是神经网络层的搭建与数据的计算。...每一次epoch，模型都会将训练集中的所有样本通过一次，并根据这些样本的标签和模型预测的结果计算损失值，然后根据损失值对模型的参数进行更新。这个过程会重复进行，直到达到预设的epoch数。...推理准备好测试数据集，应用已预训练好的神经网络模型与超参数。

2131 0

卷积神经网络图解_卷积神经网络分类

今天说一说卷积神经网络图解_卷积神经网络分类,希望能够帮助大家进步!!!...文章目录卷积层卷积的优点——参数共享和稀疏连接池化层——无需学习参数卷积神经网络案例梯度下降经典的神经网络 残差网络 1x1卷积 (Network in Network and 1x1 Convolutions...池化层——无需学习参数卷积神经网络案例梯度下降经典的神经网络 LeNet-5 ，AlexNet， VGG， ResNet， Inception 疑问：请教下为什么随着网络的加深，图像的高度和宽度都在以一定的规律不断缩小...1x1卷积 (Network in Network and 1x1 Convolutions) 池化层压缩它的高度和宽度，1x1卷积压缩输入层中通道的数量 Inception网络 Inception...神经网络应用分类定位目标点检测滑动窗口的卷积实现为什么要将全连接层转化成卷积层？有什么好处？

7231 0

卷积神经网络

概述 神经网络(neual networks)是人工智能研究领域的一部分，当前最流行的神经网络是深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks, CNNs)，...目前提到CNNs和卷积神经网络，学术界和工业界不再进行特意区分，一般都指深层结构的卷积神经网络，层数从”几层“到”几十上百“不定。...卷积层输出的某个特征可能只和输入图片的某一部分相关，和其它位置的信息没有任何关联，局部连接可以让特征只关注其应该关注的部分。同时也减少了神经网络的参数。...卷积层的参数要远远小于同等情况下的全连接层。而且卷积层参数的个数和输入图片的大小无关，这使得卷积神经网络可以很好地扩展到更大的图像数据上。　　...比如 filter 尺寸中的长和宽、filter 的深度、filter 移动的步长、padding 的大小。

8353 0

卷积神经网络

通常，神经网络由神经元组成，这些神经元分层组织，每个神经元都有自己可学习的权重和偏见。让我们将CNN分解为其基本构建块。卷积神经网络的架构和模块 1.甲张量可以被认为是一个n维矩阵。...卷积神经网络-卷积的计算原理然后，执行元素和，包含所有3个中间结果以及网络已获悉的偏差。此后，生成的二维张量将是在第一卷积层中最顶层神经元的上方界面上可见的激活图。...3.大步走指示内核一次应移动多少像素。...卷积神经网络-softmax函数 image.png softmax操作的主要目的是：确保CNN输出的总和为1。因此，softmax操作可用于将模型输出缩放为概率。...image.png 卷积神经网络-全连接层在不同的CNN架构中，池化层的类型很多，但是它们的目的都是要逐渐减小网络的空间范围，从而减少网络的参数和总体计算。

1.1K8 2

卷积神经网络

type=2&id=369265&auto=1&height=66"> 卷积神经网络 卷积神经网络，它们也被称作CNNs或着ConvNets，是深层神经网络领域的主力。...下图为卷积神经网络流程图：（这里看不懂没关系）为了帮助指导你理解卷积神经网络，我们讲采用一个非常简化的例子：确定一幅图像是包含有"X"还是"O"？...这个我们用来匹配的过程就被称为卷积操作，这也就是卷积神经网络名字的由来。这个卷积操作背后的数学知识其实非常的简单。...，池化，激活放在一起，就是下面这个样子：然后，我们加大网络的深度，增加更多的层，就得到深度神经网络了：池化(Pooling) CNN中使用的另一个有效的工具被称为“池化(Pooling)”。...以上为卷积神经网络的基本算法思想。

1.1K2 0

卷积神经网络

卷积神经网络 详解卷积神经网络沿用了普通的神经元网络即多层感知器的结构，是一个前馈网络。以应用于图像领域的CNN为例，大体结构如图。...C层和S层的输出称为Feature Map(特征图)。...CNN三大核心思想卷积神经网络CNN的出现是为了解决MLP多层感知器全连接和梯度发散的问题。...局部感知如下图所示，左边是每个像素的全连接，右边是每行隔两个像素作为局部连接，因此在数量上，少了很多权值参数数量（每一条连接每一条线需要有一个权值参数，具体忘记了的可以回顾单个[神经元模型]。...因此局部感知就是：通过卷积操作，把全连接变成局部连接，因为多层网络能够抽取高阶统计特性，即使网络为局部连接，由于格外的突触连接和额外的神经交互作用，也可以使网络在不十分严格的意义下获得一个全局关系

6513 0

卷积神经网络

卷积神经网络 前言卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种神经网络模型，是深度学习的代表算法之一。...卷积神经网络的结构卷积神经网络通常包含：输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层，如图 1 所示。...激活函数激活函数的本质就是一个函数，它的目的是将神经网络非线性化，通过加入激活函数，提高神经网络的非线性能力，解决线性模型所不能解决的问题。...如图 5 所示，正向传播使用输入图片和图片通过图片计算图片在模型训练过程中，需要衡量价格预测值与真实值之间的误差，误差越小代表模型的可靠性越强。...卷积神经网络的优点由于卷积神经网络强大的特征学习能力，使用它可以有效减少开销。

1.6K3 0

卷积神经网络

卷积神经网络 卷积是指将卷积核应用到某个张量的所有点上，通过将卷积核在输入的张量上滑动而生成经过滤波处理的张量。介绍的目标识别与分类，就是在前面问题的基础上进行扩展，实现对于图像等分类和识别。...实现对图像的高准确率识别离不开一种叫做卷积神经网络的深度学习技术卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务，但它能处理的任务并不局限于图像，其实语音识别也是可以使用卷积神经网络。...CNN由输入和输出层以及多个隐藏层组成，隐藏层可分为卷积层，池化层、RELU层和全连通层。...在这里插入图片描述卷积层三个参数 ksize 卷积核的大小 strides 卷积核移动的跨度 padding 边缘填充对于图像：使用layers.Conv2D() 具体参数 layers.Conv2D...全连通层这个层就是一个常规的神经网络，它的作用是对经过多次卷积层和多次池化层所得出来的高级特征进行全连接（全连接就是常规神经网络的性质），算出最后的预测值。

6832 0

一维卷积神经网络案例_matlab 卷积神经网络

基于一维卷积神经网络对机械振动信号进行分类并加以预测 *使用一维卷积神经网络训练振动信号进行二分类 2020年7月16日，一学期没等到开学，然而又放假了。...总览CSDN中大多数卷积神经网络都是对二维图片进行分类的，而图片也都是常见的猫狗分类，minst手写数字分类。一维卷积神经网络的使用非常少见，有也是IDMB情感分类，和鸢尾花分类的。...nb_epoch=nb_epoch, validation_data=(X_valid_r, y_valid), batch_size=32) model.save('fei100_model.h5')#将训练好的模型保存...下面，用训练好的模型去预测新收集到的振动信号，当然了，并没有真的做实验去获得新数据，是从原有数据中摘取出一部分。...所以将数据直接用matlab归一化和标准化好了。图片中的数据使用的用每个值减去最小值除以最大值得来的。

9712 0

利用显著-偏置卷积神经网络处理混频时间序列

显著-偏置卷积神经网络简介金融时间序列通常通常包含多个维度，不同维度数据的采样频率也不一致。...、卷积神经网络和长短时记忆网络等方法要好。...移动平均(Vector autoregressive–moving-average, VARMA )等线性模型。...这种模型的原理是仿照自回归模型保留待预测变量的时间序列特征，而该时间序列的权重则不再是简单的固定系数，而是一个卷积神经网络。...这篇报告里使用的显著网络使用了2个卷积层，使用的卷积核个数为2，偏置网络则只使用了1个卷积层。目前由于使用日频和周频数据，样本数量不多，并没有添加过多的层数神经网络可调的参数控制在100个以下。

1.4K5 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭