原文:使用一维数据构造简单卷积神经网络

使用一维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习 Follow Me 神经网络对于一维数据非常重要,时序数据集 信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据,会频繁的使用到神经网络。我们在此利用一组一维数据构造卷积层 最大池化层 全连接层的卷积神经网络。希望给大家使用CNN处理一维数据一些帮助。 参考代码 Implementing Different Layers We wi ...

2018-05-23 14:47 2 8155 推荐指数:

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[深度应用]·使用卷积神经网络处理时间序列数据

概述 许多技术文章a都关注于二卷积神经网络(2D CNN)的使用,特别是在图像识别中的应用。而一卷积神经网络(1D CNNs)只在一定程度上有所涉及,比如在自然语言处理(NLP)中的应用。目前很少有文章能够提供关于如何构造卷积神经网络来解决你可能正面临的一些机器学习问题。本文试图补上 ...

Sat Apr 20 06:33:00 CST 2019 3 772
卷积神经网络概念及使用 PyTorch 简单实现

卷积神经网络   卷积神经网络(CNN)是深度学习的代表算法之一 。具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类,因此也被称为“平移不变人工神经网络”。随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进,卷积神经网络得到了快速发展,并被应用于 计算机视觉、 自然语言处理等领域 ...

Tue Sep 17 19:08:00 CST 2019 0 895
使用PyTorch简单实现卷积神经网络模型

  这里我们会用 Python 实现三个简单卷积神经网络模型:LeNet 、AlexNet 、VGGNet,首先我们需要了解三大基础数据集:MNIST 数据集、Cifar 数据集和 ImageNet 数据集 三大基础数据集 MNIST 数据集   MNIST数据集是用作手写体识别的数据 ...

Wed Sep 18 00:26:00 CST 2019 0 728
CNN神经网络之一卷积、二卷积详解

作者:凌逆战 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 在看这两个函数之前,我们需要先了解一卷积(conv1d)和二卷积(conv2d),二卷积是将一个特征图在width和height两个方向进行滑动窗口操作,对应 ...

Sat Jul 20 01:36:00 CST 2019 6 2155
CNN神经网络卷积和二卷积

卷积只在一个维度上进行卷积操作,而二卷积会在二个维度上同时进行卷积操作。 转载自:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 一卷积:tf.layers.conv1d() 一卷积常用于序列数据,如自然语言处理领域 ...

Sat Dec 07 23:24:00 CST 2019 0 2014
MNIST数据集上卷积神经网络简单实现(使用PyTorch)

设计的CNN模型包括一个输入层,输入的是MNIST数据集中28*28*1的灰度图 两个卷积层, 第一层卷积使用6个3*3的kernel进行filter,步长为1,填充1.这样得到的尺寸是(28+1*2-3)/1+1=28,即6个28*28的feature map 在后面进行池化,尺寸变为 ...

Fri Dec 20 22:52:00 CST 2019 0 1292
[DeeplearningAI笔记]卷积神经网络1.6-1.7构造多通道卷积神经网络

4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 1.6多通道卷积 原理 对于一个多通道的卷积操作,可以将卷积核设置为一个立方体,则其从左上角开始向右移动然后向下移动,这里设置Padding模式为VALID,步长为1. 注意 ...

Tue Jul 24 03:18:00 CST 2018 0 3306
简单卷积神经网络(CNN)的搭建

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。与普通神经网络非常相似,它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入,并做 ...

Sun May 13 08:13:00 CST 2018 0 4103
 
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