原文:使用一維數據構造簡單卷積神經網絡

使用一維數據構造簡單卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習 Follow Me 神經網絡對於一維數據非常重要,時序數據集 信號處理數據集和一些文本嵌入數據集都是一維數據,會頻繁的使用到神經網絡。我們在此利用一組一維數據構造卷積層 最大池化層 全連接層的卷積神經網絡。希望給大家使用CNN處理一維數據一些幫助。 參考代碼 Implementing Different Layers We wi ...

2018-05-23 14:47 2 8155 推薦指數:

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[深度應用]·使用卷積神經網絡處理時間序列數據

概述 許多技術文章a都關注於二卷積神經網絡(2D CNN)的使用,特別是在圖像識別中的應用。而一卷積神經網絡(1D CNNs)只在一定程度上有所涉及,比如在自然語言處理(NLP)中的應用。目前很少有文章能夠提供關於如何構造卷積神經網絡來解決你可能正面臨的一些機器學習問題。本文試圖補上 ...

Sat Apr 20 06:33:00 CST 2019 3 772
卷積神經網絡概念及使用 PyTorch 簡單實現

卷積神經網絡   卷積神經網絡(CNN)是深度學習的代表算法之一 。具有表征學習能力,能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類,因此也被稱為“平移不變人工神經網絡”。隨着深度學習理論的提出和數值計算設備的改進,卷積神經網絡得到了快速發展,並被應用於 計算機視覺、 自然語言處理等領域 ...

Tue Sep 17 19:08:00 CST 2019 0 895
使用PyTorch簡單實現卷積神經網絡模型

  這里我們會用 Python 實現三個簡單卷積神經網絡模型:LeNet 、AlexNet 、VGGNet,首先我們需要了解三大基礎數據集:MNIST 數據集、Cifar 數據集和 ImageNet 數據集 三大基礎數據集 MNIST 數據集   MNIST數據集是用作手寫體識別的數據 ...

Wed Sep 18 00:26:00 CST 2019 0 728
CNN神經網絡之一卷積、二卷積詳解

作者:凌逆戰 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 在看這兩個函數之前,我們需要先了解一卷積(conv1d)和二卷積(conv2d),二卷積是將一個特征圖在width和height兩個方向進行滑動窗口操作,對應 ...

Sat Jul 20 01:36:00 CST 2019 6 2155
CNN神經網絡卷積和二卷積

卷積只在一個維度上進行卷積操作,而二卷積會在二個維度上同時進行卷積操作。 轉載自:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 一卷積:tf.layers.conv1d() 一卷積常用於序列數據,如自然語言處理領域 ...

Sat Dec 07 23:24:00 CST 2019 0 2014
MNIST數據集上卷積神經網絡簡單實現(使用PyTorch)

設計的CNN模型包括一個輸入層,輸入的是MNIST數據集中28*28*1的灰度圖 兩個卷積層, 第一層卷積使用6個3*3的kernel進行filter,步長為1,填充1.這樣得到的尺寸是(28+1*2-3)/1+1=28,即6個28*28的feature map 在后面進行池化,尺寸變為 ...

Fri Dec 20 22:52:00 CST 2019 0 1292
[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡1.6-1.7構造多通道卷積神經網絡

4.1卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.6多通道卷積 原理 對於一個多通道的卷積操作,可以將卷積核設置為一個立方體,則其從左上角開始向右移動然后向下移動,這里設置Padding模式為VALID,步長為1. 注意 ...

Tue Jul 24 03:18:00 CST 2018 0 3306
簡單卷積神經網絡(CNN)的搭建

卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經網絡,它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元,對於大型圖像處理有出色表現。與普通神經網絡非常相似,它們都由具有可學習的權重和偏置常量(biases)的神經元組成。每個神經元都接收一些輸入,並做 ...

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