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numpy实现卷积操作

一、卷积神经网络 卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，通常用作图像处理方面的任务，如人脸识别、目标识别等。 本文整理了卷积操作、特征图、卷积核的可训练参数等。 二、动画演示 ?...卷积动画 三、卷积操作 输入：7*7*3代表一张3通道的图。 卷积核心：3*3*3*2。 输出：3*3*2，步长是2,2,1,1 解释：其中前三个维度(3*3*3)代表一个卷积核参数，2代表2个核心。...channel_out表示进行卷积运算新生成“图像”的通道数。 3.1卷积的意义 3.1.1 二维滤波 卷积的作用是二维滤波，起到特征提取的作用。...3.1.2 特征图 卷积输出的结果，可以直接作为下一层卷积的输入，因此卷积生成结果被叫做“特征图”。...3.1.3 平移不变性 3.1.4 感受野 3.2 numpy实现动画中的卷积 本文用了动画实现卷积的方式，用了矩阵哈达玛积，结果求和，再遍历通道。

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    【DeepLearning.AI】使用numpy搭建卷积神经网络

    使用numpy搭建卷积神经网络 主要内容来自DeepLearning.AI的卷积神经网络 本文使用numpy实现卷积层和池化层，包括前向传播和反向传播过程。 在具体描述之前，先对使用符号做定义。...import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize...卷积神经网络 尽管当下存在很多深度学习框架使得卷积网络使用更为便捷，但是卷积网络在深度学习中仍然是一个难以理解的运算。卷积层能将输入转换为具有不同维度的输出，如下图所示。...] [ 0. 0.]] 3.2 单步卷积（单个滑动窗口计算过程） 实现一个单步卷积的计算过程，将卷积核和输入的一个窗口片进行计算，之后使用这个函数实现真正的卷积运算。...在卷积层的前向传播过程中会使用多个卷积核，每个卷积核与输入图片计算得到一个2D矩阵，然后将多个卷积核的计算结果堆叠起来形成最终输出。

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    手把手使用numpy搭建卷积神经网络

    本文使用numpy实现卷积层和池化层，包括前向传播和反向传播过程。 在具体描述之前，先对使用符号做定义。 上标[I]表示神经网络的第Ith层。...import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize...3.2 单步卷积（单个滑动窗口计算过程） 实现一个单步卷积的计算过程，将卷积核和输入的一个窗口片进行计算，之后使用这个函数实现真正的卷积运算。...卷积运算包括： 接受一个输入 将卷积核和输入的每个窗口分片进行单步卷积计算 输出计算结果（维度通常与输入维度不同） 我们看一个卷积运算过程： ?...在卷积层的前向传播过程中会使用多个卷积核，每个卷积核与输入图片计算得到一个2D矩阵，然后将多个卷积核的计算结果堆叠起来形成最终输出。

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    第10节卷积神经网络CNN及其numpy复现

    CNN基础 卷积神经网络包含了由卷积层和子采样层构成的特征抽取器.一个卷积层包含若干个特征平面(featureMap)每个特征平面由一些矩形排列的神经元组成.统一特征平面的神经元共享权值.共享权值就是卷积核...卷积操作 卷积计算就是利用卷积核对相邻的像素点进行加权求和的过程.然后用relu函数进行激活操作....最大值子采样的卷积核中各权重值中只有一个为1，其余均为0，卷积核中为1的位置对应inputX被卷积核覆盖部分值最大的位置。卷积核在原图inputX上的滑动步长为2。...实现了非线性映射 多卷积的目的:单卷积学习到的往往是局部的,层数越高,学到的特征就月全局化....全连接层与分类层 卷积relu+pooling+卷积relu+几层全连接+ 分类 numpycnn实现 import skimage.data import numpy as np import matplotlib

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    教程 | 如何使用纯NumPy代码从头实现简单的卷积神经网络

    但仅使用 NumPy 库创建 CNN 也许是理解这种网络的更好方法，本文就使用纯 NumPy 代码构建卷积层、ReLU 层和最大池化层等。...本文展示了如何仅使用 NumPy 库来实现 CNN。 卷积神经网络（CNN）是分析图像等多维信号的当前最优技术。目前已有很多库可以实现 CNN，如 TensorFlow 和 Keras 等。...因此在本文中，我们将仅使用 NumPy 尝试创建 CNN。我们会创建三个层，即卷积层（简称 conv）、ReLU 层和最大池化层。所涉及的主要步骤如下： 读取输入图像。 准备滤波器。...准备滤波器 以下代码为第一个卷积层（简称 l1）准备滤波器组： 1. l1_filter = numpy.zeros((2,3,3)) 根据滤波器的数量和每个滤波器的大小创建数组。...卷积层 在准备好滤波器之后，下一步就是用它们对输入图像执行卷积操作。下面一行使用 conv 函数对图像执行卷积操作： 1.

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    教程 | 如何使用纯NumPy代码从头实现简单的卷积神经网络

    但仅使用 NumPy 库创建 CNN 也许是理解这种网络的更好方法，本文就使用纯 NumPy 代码构建卷积层、ReLU 层和最大池化层等。...本文展示了如何仅使用 NumPy 库来实现 CNN。 卷积神经网络（CNN）是分析图像等多维信号的当前最优技术。目前已有很多库可以实现 CNN，如 TensorFlow 和 Keras 等。...因此在本文中，我们将仅使用 NumPy 尝试创建 CNN。我们会创建三个层，即卷积层（简称 conv）、ReLU 层和最大池化层。所涉及的主要步骤如下： 读取输入图像。 准备滤波器。...准备滤波器 以下代码为第一个卷积层（简称 l1）准备滤波器组： 1. l1_filter = numpy.zeros((2,3,3)) 根据滤波器的数量和每个滤波器的大小创建数组。...卷积层 在准备好滤波器之后，下一步就是用它们对输入图像执行卷积操作。下面一行使用 conv 函数对图像执行卷积操作： 1.

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    如何用NumPy搭建卷积神经网络实现手写数字识别（附代码）

    因此为了全面了解人工智能的这种进步，我在NumPy中从零开始构建了一个卷积神经网络。在完成这个项目之后，我觉得卷积神经网络在表面复杂性和它们实际复杂性之间存在着脱节。...在这篇文章的最后一部分，我们将使用NumPy对网络的每个部分进行编程和训练。废话少说，让我们开始吧。...代码要点： 使用NumPy，我们可以很容易地对卷积运算进行编程。卷积函数利用for循环对图像上的所有过滤器进行卷积。在for循环的每个迭代中，使用两个while循环将过滤器传递给图像。...代码要点： NumPy使得编写CNN的全连接层变得非常简单。...作者：Alejandro Escontrela 编译：HuangweiAI 代码链接(NumPy版)：https://github.com/Alescontrela/Numpy-CNN ·END·

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    NumPy之:NumPy简介教程

    简介 NumPy是一个开源的Python库，主要用在数据分析和科学计算，基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础，因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。...NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。 它为ndarray（一个n维数组对象）提供了对其进行有效操作的方法。 NumPy可以用于对数组执行各种数学运算。...安装NumPy 有很多方式可以按照NumPy： pip install numpy 如果你使用的是conda，那么可以： conda install numpy 或者直接使用Anaconda....在应用程序中这样做没有什么问题，但是如果是在科学计算中，我们希望一个数组中的元素类型必须是一致的，所以有了NumPy中的Array。 NumPy可以快速的创建Array，并且对其中的数据进行操作。...我们看下如何在Numpy中生成随机数。

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    图卷积网络到底怎么做，这是一份极简的Numpy实现

    更形式化地说，图卷积网络（GCN）是一个对图数据进行操作的神经网络。...如果你对卷积神经网络很熟悉，那么你会发现由于这些权重在图中的节点间共享，该操作与卷积核滤波操作类似。 简化 接下来我们在最简单的层次上研究传播规则。...使用 numpy 编写的上述有向图的邻接矩阵表征如下： A = np.matrix([ [0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 0],...from networkx import to_numpy_matrix zkc = karate_club_graph() order = sorted(list(zkc.nodes())) A =...读者可以从中了解到如何使用 numpy 构建这些网络，以及它们的强大：即使是随机初始化的 GCN 也可以将 Zachary 空手道俱乐部网络中的社区分离开来。

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    NumPy之:NumPy简介教程

    简介 NumPy是一个开源的Python库，主要用在数据分析和科学计算，基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础，因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。...NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。 它为ndarray（一个n维数组对象）提供了对其进行有效操作的方法。 NumPy可以用于对数组执行各种数学运算。...安装NumPy 有很多方式可以按照NumPy： pip install numpy 如果你使用的是conda，那么可以： conda install numpy 或者直接使用Anaconda....在应用程序中这样做没有什么问题，但是如果是在科学计算中，我们希望一个数组中的元素类型必须是一致的，所以有了NumPy中的Array。 NumPy可以快速的创建Array，并且对其中的数据进行操作。...我们看下如何在Numpy中生成随机数。

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    numpy笔记_python numpy array

    Numpy ndarray numpy的最重要特点就是其N维数组对象（ndarray）。 ndarray的可以对整块数据执行数学运算，语法与标量元素的元素的运算一致。...如： import numpy as np x = array([[-0.50043612, -1.99790499, 0.66098891, 0.26490388], [-1.02531769...0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.]]) ndarray的数据类型 numpy...complex64 由两个32位浮点（实部和虚部）组成的复数 complex128 由两个64位浮点（实部和虚部）组成的复数 string_ 固定长度的字符创类型（每个字符一个字节） 很难记住这些numpy...numpy会将其数据类型映射到等价的dtype上。 可以发现，使用.astype()新创建了一个数组（原数组的一种拷贝），即使，与原来数据类型一致也会如此。

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    NumPy之:NumPy简介教程

    简介 NumPy是一个开源的Python库，主要用在数据分析和科学计算，基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础，因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。...NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。它为ndarray（一个n维数组对象）提供了对其进行有效操作的方法。NumPy可以用于对数组执行各种数学运算。...安装NumPy 有很多方式可以按照NumPy： pip install numpy 如果你使用的是conda，那么可以： conda install numpy 或者直接使用Anaconda....在应用程序中这样做没有什么问题，但是如果是在科学计算中，我们希望一个数组中的元素类型必须是一致的，所以有了NumPy中的Array。 NumPy可以快速的创建Array，并且对其中的数据进行操作。...我们看下如何在Numpy中生成随机数。

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    NumPy教程（Numpy基本操作、Numpy数据处理）

    参考链接： Python中的numpy.iscomplex Numpy 属性  介绍几种 numpy 的属性: • ndim：维度 • shape：行数和列数 • size：元素个数 使用numpy首先要导入模块...  import numpy as np  #为了方便使用numpy 采用np简写 列表转化为矩阵：   python array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])   #列表转化为矩阵...实际上每一个Numpy中大多数函数均具有很多变量可以操作，你可以指定行、列甚至某一范围中的元素。更多具体的使用细节请记得查阅Numpy官方英文教材。 ...Numpy 索引  一维索引 我们都知道，在元素列表或者数组中，我们可以用如同a[2]一样的表示方法，同样的，在Numpy中也有相对应的表示方法：  import numpy as np A = np.arange...Numpy array 分割  创建数据 首先 import 模块  import numpy as np 建立3行4列的Array  A = np.arange(12).reshape((3, 4))

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    Numpy

    位尾数 float64 64位半精度浮点数：1符号位，11位指数，52位尾数 compex64 复数类型，实部和虚部都是32位精度浮点数 compex128 复数类型，实部和虚部都是64位精度浮点数 numpy...) np.tan(x) np.tanh(x) 计算各元素的普通型和双曲型三角函数 np.exp(x) 计算数组各元素的指数值 np.sign(x) 计算数组各元素的符号值，1(+),0,-1(-) numpy...= 算术比较，产生布尔型数组 NumPy 数据存取 NumPy CSV 文件 函数 说明 例子 np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None...np.fromfile('b.dat'dtype=np.int,sep=',').reshape(5,10,2) NumPy的便捷文件存取 函数 解释 np.save(fname,array) 或者...scale，size) 产生具有正态分布的数组，loc 均值， scale 标准差， size 形状 poisson(lam,size) 产生具有泊松分布的数组，lam 随机事件发生率，size 形状 NumPy

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    NumPy之:NumPy简介教程

    简介 NumPy是一个开源的Python库，主要用在数据分析和科学计算，基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础，因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。...NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。 它为ndarray（一个n维数组对象）提供了对其进行有效操作的方法。 NumPy可以用于对数组执行各种数学运算。...安装NumPy 有很多方式可以按照NumPy： pip install numpy 复制代码 如果你使用的是conda，那么可以： conda install numpy 复制代码 或者直接使用Anaconda...在应用程序中这样做没有什么问题，但是如果是在科学计算中，我们希望一个数组中的元素类型必须是一致的，所以有了NumPy中的Array。 NumPy可以快速的创建Array，并且对其中的数据进行操作。...我们看下如何在Numpy中生成随机数。

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    对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解

    1.2 深度可分离卷积的过程 而应用深度可分离卷积的过程是①用16个3×3大小的卷积核（1通道）分别与输入的16通道的数据做卷积（这里使用了16个1通道的卷积核，输入数据的每个通道用1个3×3的卷积核卷积...1.3 深度可分离卷积的优点 可以看出运用深度可分离卷积比普通卷积减少了所需要的参数。重要的是深度可分离卷积将以往普通卷积操作同时考虑通道和区域改变成，卷积先只考虑区域，然后再考虑通道。...2.1 什么是分组卷积 在说明分组卷积之前我们用一张图来体会一下一般的卷积操作。 ?...转置卷积和反卷积的区别 那什么是反卷积？从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在，但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积，却不是真正意义上的反卷积。...你可以理解成，至少在数值方面上，转置卷积不能实现卷积操作的逆过程。所以说转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。

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