- 一、研究背景 研究鸟类鸣声有利于人们掌握其繁殖行为和生活习性等生命活动规律,从而更好地开发和利用经济鸟类,更有效保护濒危珍稀类。随着我国经济的高速发展,生态问题越来越受到重视。由于发展经济的需要,如今很... 一、研究背景 研究鸟类鸣声有利于人们掌握其繁殖行为和生活习性等生命活动规律,从而更好地开发和利用经济鸟类,更有效保护濒危珍稀类。随着我国经济的高速发展,生态问题越来越受到重视。由于发展经济的需要,如今很...
- 一、垂直边缘检测 1、图片如果是黑白的就是像素*像素*1，如果是彩色的就是像素*像素*3【后面数字是维度】3表示RGB 对图片进行卷积运算 如图所示，6x6的图片*3x3的图片=4x4的图片，计算过程如下图： 4x4每个元素的计算是把3x3的矩阵一行一行的覆盖在6x6的矩阵上，大图片每一列的元素乘以小图片的每一列然后相加... 一、垂直边缘检测 1、图片如果是黑白的就是像素*像素*1，如果是彩色的就是像素*像素*3【后面数字是维度】3表示RGB 对图片进行卷积运算 如图所示，6x6的图片*3x3的图片=4x4的图片，计算过程如下图： 4x4每个元素的计算是把3x3的矩阵一行一行的覆盖在6x6的矩阵上，大图片每一列的元素乘以小图片的每一列然后相加...
- 下面是博主认为解读st-gcn论文里两篇写的非常不错的文章，特此摘录下来以飨读者。 解读一：https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/ 解读二：https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html#_label3_1 下面是博主认为解读st-gcn论文里两篇写的非常不错的文章，特此摘录下来以飨读者。 解读一：https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/ 解读二：https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html#_label3_1
- 一图片识别为例来介绍一下个人理解：卷积是为了来得到特征值得，那么卷积的工作原理是什么呢？好吧就是你想的那样，卷积核运算正是卷积工作来提取特征（即图片的边缘轮廓）的原理 借用吴恩达老师的一张图 * * ... 一图片识别为例来介绍一下个人理解：卷积是为了来得到特征值得，那么卷积的工作原理是什么呢？好吧就是你想的那样，卷积核运算正是卷积工作来提取特征（即图片的边缘轮廓）的原理 借用吴恩达老师的一张图 * * ...
- 简 介： 本文选取了2021年人工神经网络第四次作业学生提交的作业。供交流使用。 关键词： 人工神经网络 ... 简 介： 本文选取了2021年人工神经网络第四次作业学生提交的作业。供交流使用。 关键词： 人工神经网络 ...
- 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。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。 在学习CNN前，推荐大家先学习DNN的... 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。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。 在学习CNN前，推荐大家先学习DNN的...
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- 在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中，我们对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，建议先研究DNN的反向传播算法：深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP) 1. 回顾DNN的反向传播算法 我们首先回顾DNN的反向传播算法。在DNN中，我们是... 在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中，我们对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，建议先研究DNN的反向传播算法：深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP) 1. 回顾DNN的反向传播算法 我们首先回顾DNN的反向传播算法。在DNN中，我们是...
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- 以图像分类任务为例，在下表所示卷积神经网络中，一般包含5种类型的网络层次结构： CNN层次结构输出尺寸作用输入层 W1×H1×3 卷积网络的原始输入，可以是原始或预处理后的像素矩阵卷积层W1×H1×K参数共享、局部连接，利用平移不变性从全局特征图提取局部特征激活层W1×H1×K将卷积层的输出结果进行非线性映射池化层W2×H2×K进一步... 以图像分类任务为例，在下表所示卷积神经网络中，一般包含5种类型的网络层次结构： CNN层次结构输出尺寸作用输入层 W1×H1×3 卷积网络的原始输入，可以是原始或预处理后的像素矩阵卷积层W1×H1×K参数共享、局部连接，利用平移不变性从全局特征图提取局部特征激活层W1×H1×K将卷积层的输出结果进行非线性映射池化层W2×H2×K进一步...
- 写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github 资源传送门： 论文原文下载... 写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github 资源传送门： 论文原文下载...
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- 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... 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...
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