## PyTorch ## 什么是卷积 主讲人：龙良曲   ## What's maps  Input ## 下一课时 卷积神经网络 ## Thank You

## PyTorch ## 经典卷积网络 主讲人：龙良曲 ## I mageNet Classification: ImageNet Challenge top-5 error  ## LeNet-5 ![Image](/uploa

## PyTorch ## 卷积神经网络 主讲人：龙良曲 ## Convolution  image Convolutional layer ## Moving window feature map ![Image](/uplo

## 深度学习-卷积神经网络 黄海广 副教授 2023年03月 ## 本章目录 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络简介 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 ## 本章目录 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络概述 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 ## 计算机视觉 ·图像分类 ·目标检测 ·图像分割 ·目标跟踪 本章目录 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络概述 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 ## 深层神经网络和卷积神经网络  进行卷积计算，处理大量特征 ## 深层神经网络和卷积神经网络  ## 卷积神经网络 ## 深度学习=表示学习+浅层学习  中层特征 表示学习 深度学习 ## 多层卷积能抽取复杂特征 浅层学到的特征为简单的边缘、角点、纹理、几何形状、表面等

深度学习-深度卷积神经网络 黄海广 副教授 2023年04月 ## 本章目录 01 经典网络 02 深度残差网络 03 其它现代网络 04 卷积神经网络使用技巧 ### 1. 经典网络 01 经典网络 02 深度残差网络 03 其它现代网络 04 卷积神经网络使用技巧 ## 经典网络-LeNet-5 • LeNet 分为两个部分组成： • 卷积层块：由两个卷积层块组成； 计算机视觉研究的现状。AlexNet 使用了8层卷积神经网络，并以很大的优势赢得了2012年 ImageNet 图像识别挑战赛。  ## AlexNet 在 AlexNet 的第一层，卷积窗口的形状是 $ 11 \times 11 $ 图像的多10倍以上，因此，需要一个更大的卷积窗口来捕获目标。第二层中的卷积窗形状被缩减为 $ 5 \times 5 $ ，然后是 $ 3 \times 3 $ 。此外，在第一层、第二层和第五层之后，加入窗口形状为 $ 3 \times 3 $ 、步幅为 2 的最大池化层。此外，AlexNet 的卷积通道是 LeNet 的10倍。 - 在最后一个卷积层后有两个全连接层，分别有4096个输

参考文献 第10章 卷积神经网络 10.1 全连接网络的问题 10.2 卷积神经网络 10.3 卷积层实现 10.4 LeNet-5 实战 10.5 表示学习 10.6 梯度传播 10.7 池化层 10.8 BatchNorm 层 10.9 经典卷积网络 10.10 CIFAR10 与 VGG13 实战 10.11 卷积层变种 10.12 算法才获得了广泛的关注。 1982 年，随着 John Hopfield 的循环连接的 Hopfield 网络的提出，开启了 1982 年~1995 年的第二次人工智能复兴的大潮，这段期间相继提出了卷积神经网络、循环神经网络、反向传播算法等算法模型。1986 年，David Rumelhart 和 Geoffrey Hinton 等人将 BP 算法应用在多层感知机上；1989 年 Yann LeCun 例也较为丰富，但是 Scikit-learn 并不是专门面向神经网络而设计的，不支持 GPU 加速，对神经网络相关层的实现也较欠缺。 ☐ Caffe 由华人贾扬清在 2013 年开发，主要面向使用卷积神经网络的应用场合，并不适合其它类型的神经网络的应用。Caffe 的主要开发语言是 C++，也提供 Python 语言等接口，支持 GPU 和 CPU。由于开发时间较早，在业界的知名度较高，2017

6.3 神经网络与GPU ..... 215 卷积神经网络 ..... 217 6.1 从全连接层到卷积 ..... 218 6.1.1 不变性 ..... 218 6.1.2 多层感知机的限制 ..... 219 6.1.3 卷积 ..... 220 6.1.4 “沃尔多在哪里”回顾 ..... 221 6.2 图像卷积 ..... 222 6.2.1 互相关运算 ..... 223 6.2.2 卷积层 ..... 224 6.2.3 图像中目标的边缘检测 ..... 225 6.2.4 学习卷积核 ..... 226 6.2.5 互相关和卷积 ..... 227 6.2.6 特征映射和感受野 ..... 227 6.3 填充和步幅 ..... 228 6.3.1 填充 ..... 228 6.3.2 步幅 ..... 230 多输出通道 ..... 233 6.4.3 $ 1 \times 1 $ 卷积层 ..... 234 6.5 汇聚层 ..... 236 6.5.1 最大汇聚层和平均汇聚层 ..... 236 6.5.2 填充和步幅 ..... 238 6.5.3 多个通道 ..... 239 6.6 卷积神经网络 (LeNet) ..... 240 6.6.1 LeNet .....

3.1.5.1 基于多层感知器 (MLP) 的 softmax 多分类 3.1.5.2 基于多层感知器的二分类 3.1.5.3 类似 VGG 的卷积神经网络 3.1.5.4 基于 LSTM 的序列分类 3.1.5.5 基于 1D 卷积的序列分类 3.1.5.6 基于栈式 LSTM 的序列分类 3.1.5.7 带有状态 (stateful) 的相同的栈式 LSTM 模型 多输入多输出模型 3.2.5 共享网络层 3.2.6 层「节点」的概念 3.2.7 更多的例子 ..... 22 3.2.7.1 Inception 模型 ..... 22 3.2.7.2 卷积层上的残差连接 ..... 23 3.2.7.3 共享视觉模型 ..... 23 3.2.7.4 视觉问答模型 ..... 24 3.2.7.5 视频问答模型 ..... 25 3.3 [source] ..... 63 5.2.10 ActivityRegularization [source] ..... 64 5.2.11 Masking [source] ..... 65 5.3 卷积层 Convolutional ..... 66 5.3.1 Conv1D [source] ..... 66 5.3.2 Conv2D [source] ..... 67 5.3.3 SeparableConv2D

jpg) ## Try it ## MNIST CNN 网络介绍 ## CNN 简介 CNN模型是一种以卷积为核心的前馈神经网络模型。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（ConvoluTional Neural Networks，简称CNN）。  ## 卷积（Convolution） 卷积是分析数学中的一种基础运算，其中对输入数据做运算时所用到的函数称为卷积核。 设: $ f(x) $ ， $ g(x) $ 是R上的两个可积函数，作积分： $$ \int_{-\infty}^{\infty}f( 个积分就定义了一个如下的新函数，称为函数f与g的卷积  ## 卷积层（Convolutional Layer, conv） 卷积层是使用一系列卷积核与多通道输入数据做卷积的线性计算层。卷积层的提出是为了利用输入数据（如图像）中特征的局域

图像分类模型 AlexNet  ## 使用卷积进行特征提取   ## 使用卷积进行特征提取

Layer 4

![Image](/uploads/do ape, name="inputs") # 第1层卷积 conv1 = Conv2D(32, (3, 3), name="conv1")(inputs) relu1 = Activation('relu', name="relu1")(conv1) # 第2层卷积 conv2 = Conv2D(32, (3, 3), name=&