卷積神經網絡
關注創建者：流口水的兔子 創建時間：2018-10-18
卷積神經網絡的視頻教程
視頻詳解CNN卷積神經網絡與MATLAB程序識別數字人臉和英文字母
(238分鐘) 4、CNN4_1卷積神經網絡基本思想及其應用領域（10分鐘） 第三章? 圖像卷積與池化運算及MATLAB程序效果(88分鐘) 29、CNN8_4灰度圖像用程序實現卷積效果（6分鐘，有程序，網絡上免費試看） 第四章? 識別合成數字用卷積神經網絡算法與MATLAB自帶函數程序(243分鐘) 34、CNN9-1合成數字數據庫說明及求解問題目的（9分鐘，有程序） 第五章?
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十八分鐘掌握CNN卷積神經網絡實現圖像識別原理及代碼實現（附代碼）
課程當中詳細介紹了CNN 卷積神經網絡實現圖像識別的代碼，附帶講解了部分原理，評論區有相應的代碼分享，歡迎大家對視頻批評指正。
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卷積神經網絡的實例教程
卷積神經網絡簡介 ￥5
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卷積神經網絡 （CNN） 是計算機視覺中常用的一種深度學習神經網絡架構。計算機視覺是人工智能的一個領域，它使計算機能夠理解和解釋圖像或視覺數據。
在機器學習方面，人工神經網絡表現非常出色。神經網絡用于各種數據集，如圖像、音頻和文本。不同類型的神經網絡用于不同的目的，例如，為了預測單詞序列，我們使用循環神經網絡，更準確地說是 LSTM，同樣，對于圖像分類，我們使用卷積神經網絡。在本博客中，我們將為 CNN 構建一個基本構建塊。
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目錄
神經網絡：層和功能
卷積神經網絡
CNN 架構
卷積層是如何工作的？
卷積的數學概述
用于構建 ConvNet 的層
神經網絡：層和功能
在常規神經網絡中，有三種類型的層：
Input Layers（輸入層）：這是我們為模型提供輸入的層。該層中的神經元數量等于我們數據中的特征總數（圖像中的像素數）。
隱藏層：然后，來自 Input 層的輸入被饋送到隱藏層中。根據我們的模型和數據大小，可以有許多隱藏層。每個隱藏層可以有不同數量的神經元，這些神經元通常大于特征的數量。每一層的輸出是通過矩陣乘前一層的輸出與該層的可學習權重，然后加上可學習偏差，然后是激活函數來計算的，這使得網絡非線性。
輸出層：然后將隱藏層的輸出饋送到 sigmoid 或 softmax 等 logistic 函數中，該函數將每個類的輸出轉換為每個類的概率分數。
將數據輸入模型并從上述步驟獲得每一層的輸出稱為前饋，然后我們使用誤差函數計算誤差，一些常見的誤差函數是交叉熵、平方損失誤差等。
展開 卷積神經網絡簡介
卷積神經網絡（CNN）是計算機視覺中常用的一種深度學習神經網絡 架構。計算機視覺是人工智能的一個領域，它使計算機能夠理解和解釋圖像或視覺數據。
在機器學習方面，人工神經網絡 表現非常出色。神經網絡用于各種數據集，如圖像、音頻和文本。不同類型的神經網絡用于不同的目的，例如，為了預測單詞序列，我們使用循環神經網絡 ，更準確地說是LSTM ，同樣，對于圖像分類，我們使用卷積神經網絡。在本博客中，我們將為CNN構建一個基本構建塊。
目錄
? 神經網絡：層和功能
? 卷積神經網絡
o CNN 架構
o 卷積層是如何工作的？
o 卷積的數學概述
o 用于構建 ConvNet 的層
? 示例：將 CNN 應用于圖像
? 卷積神經網絡 （CNN） 的優缺點
? 神經網絡：層和功能
在常規神經網絡中，有三種類型的層：
1. Input Layers（輸入層）：這是我們為模型提供輸入的層。該層中的神經元數量等于我們數據中的特征總數（圖像中的像素數）。
1. 隱藏層：然后，來自Input層的輸入被饋送到隱藏層中。根據我們的模型和數據大小，可以有許多隱藏層。每個隱藏層可以有不同數量的神經元，這些神經元通常大于特征的數量。每一層的輸出是通過矩陣乘前一層的輸出與該層的可學習權重，然后加上可學習偏差，然后是激活函數來計算的，這使得網絡非線性。
1. 輸出層：然后將隱藏層的輸出饋送到sigmoid或softmax等logistic函數中，該函數將每個類的輸出轉換為每個類的概率分數。
將數據輸入模型并從上述步驟獲得每一層的輸出稱為前饋 ，然后我們使用誤差函數計算誤差，一些常見的誤差函數是交叉熵、平方損失誤差等。error 函數用于測量網絡的性能。之后，我們通過計算導數來反向傳播到模型中。
展開 神經網絡的高級算法
根據3D科學谷的市場觀察，LLNL正在將卷積神經網絡原理用于機器學習“修復”3D打印金屬零件，通過神經網絡的高級算法用于實時來分析構建質量，并就就如何改進構建質量提出建議。LLNL正在朝著一鍵打印的目標努力。
Wayne King所在的LLNL國家實驗室從2011年就引入了3D打印技術，目前擁有200多名科學家從事增材制造工作。作為全球領先的3D打印增材制造研究中心之一，LLNL配有三個3D打印實驗室，這些實驗室所從事的是具有前沿探索以及商業化轉化價值的研究。
多年來，勞倫斯利弗莫爾國家實驗室的工程師們使用傳感器和成像技術來分析金屬3D打印背后的物理和過程，以便每次都能夠首次構建高質量的金屬零件。現在，他們正在利用機器學習來實時處理3D構建期間獲得的數據，可以在幾毫秒內檢測構建是否是高質量的。更確切地說，他們正在開發卷積神經網絡（CNN），這是一種通常用于處理圖像和視頻的算法，通過觀察大約每段10毫秒的視頻來預測部件是否良好。
用于下圍棋，也可用于預測3D打印結果
根據業內專家，卷積神經網絡是近些年逐步興起的一種人工神經網絡結構, 因為利用卷積神經網絡在圖像和語音識別方面能夠給出更優預測結果, 這一種技術也被廣泛的傳播可應用. 卷積神經網絡最常被應用的方面是計算機的圖像識別, 不過因為不斷地創新, 它也被應用在視頻分析, 自然語言處理, 藥物發現, 等等。包括Alpha Go, 讓計算機看懂圍棋, 同樣也是有運用到這門技術。
那么卷積神經網絡的計算原理是怎樣的呢？ “卷積” 和 “神經網絡”. 卷積也就是說神經網絡不再是對每個像素的輸入信息做處理了,而是圖片上每一小塊像素區域進行處理, 這種做法加強了圖片信息的連續性。 使得神經網絡能看到圖形, 而非一個點。
展開 借助卷積神經網絡（CNN），這一切都是可能的，卷積神經網絡是一種特定類型的神經網絡，也稱為卷積網絡。
如果您是一名深度學習愛好者，那么您可能已經聽說過卷積神經網絡，也許您甚至自己開發了一些圖像分類器。像Tensorflow和PyTorch這樣的現代深度學習框架使向機器學習圖像變得容易，但是，仍然存在一些問題：數據如何通過神經網絡的人工層傳遞？計算機如何從中學習？更好地解釋卷積神經網絡的一種方法是使用PyTorch。因此，讓我們通過可視化每個圖層的圖像來深入研究CNN。
卷積神經網絡的解釋
什么是卷積神經網絡？
卷積神經網絡（CNN）是一種特殊類型的神經網絡，在圖像上表現特別出色。卷積神經網絡由Yan LeCun在1998年提出，可以識別給定輸入圖像中存在的數字。
在開始使用卷積神經網絡之前，了解神經網絡的工作原理很重要。神經網絡模仿人腦如何解決復雜的問題并在給定的數據集中找到模式。在過去的幾年中，神經網絡席卷了許多機器學習和計算機視覺算法。
神經網絡的基本模型由組織在不同層中的神經元組成。每個神經網絡都有一個輸入層和一個輸出層，并根據問題的復雜性增加了許多隱藏層。一旦數據通過這些層，神經元就會學習并識別模式。神經網絡的這種表示稱為模型。訓練完模型后，我們要求網絡根據測試數據進行預測。如果您不熟悉神經網絡，那么這篇有關使用Python進行深度學習的文章就是一個很好的起點。
另一方面，CNN是一種特殊的神經網絡，在圖像上表現特別出色。卷積神經網絡由Yan LeCun在1998年提出，可以識別給定輸入圖像中存在的數字。使用CNN的其他應用程序包括語音識別，圖像分割和文本處理。在卷積神經網絡之前，多層感知器（MLP）用于構建圖像分類器。
圖像分類是指從多波段光柵圖像中提取信息類別的任務。
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深度學習這件小事
計算機視覺技術在日常生活中有著非常普遍的應用：發朋友圈之前自動修圖、網上購物時刷臉支付……在這一系列成功的應用背后，卷積神經網絡功不可沒。本文將介紹卷積神經網絡背后的數學原理。
在自動駕駛、醫療以及零售這些領域，計算機視覺讓我們完成了一些直到最近都被認為是不可能的事情。今天，自動駕駛汽車和無人商店聽起來不再那么夢幻。事實上，我們每天都在使用計算機視覺技術——我們用自己的面孔解鎖手機，將圖片上傳到社交網絡之前進行自動修圖……卷積神經網絡可能是這一巨大成功背后的關鍵組成模塊。這次，我們將要使用卷積神經網絡的思想來拓寬我們對神經網絡工作原理的理解。打個預防針，本文包含相當復雜的數學方程，但是，你也不必為自己不喜歡線性代數和微積分而沮喪。我的目標并不是讓你記住這些公式，而是為你提供一些關于底層原理的直覺認知。
簡介
過去我們接觸到了密集連接的神經網絡。那些神經網絡中，所有的神經元被分成了若干組，形成了連續的層。每個這樣的單元都與相鄰層的每一個單獨的神經元相連接。下圖所示的是這樣一個架構。
圖 1：密集連接的神經網絡架構
當我們基于一個有限的固定特征集合解決分類問題的時候，這種方法是很奏效的——例如，我們根據足球運動員在比賽中記錄的統計數據來預測他的位置。但是，當處理照片的時候，問題變得更加復雜。當然，我們可以把每個像素的亮度視作一個單獨的特征，然后將它作為密集網絡的輸入傳遞進去。不幸的是，為了讓它能夠應付一張典型的智能手機照片，我們的網絡必須包含數千萬甚至上億的神經元。另一方面，雖然我們可以將照片縮小，但是我們也會在這個過程中損失有價值的信息。
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Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide: Learn to train and deploy neural network models in Python
2018年12月24日 |ISBN：1789534092 |英文 |160頁 |真實（PDF，EPUB）+代碼 |40 MB
通過構建卷積神經網絡和循環神經網絡
◆ 第三步：用深度卷積神經網絡進行訓練，生成代理模型。
最后經實測，面對新的火災情況，代理模型可實現火災風險的秒級預測，且預測物理場（溫度、能見度等）與仿真結果具有非常高的一致性。
通過將精確的CFD仿真與高效的代理模型相結合，船舶消防設計實現了精度和效率的“我全都要”。
- 缺失數據處理與數據清洗
- 特征縮放與歸一化
- 分類數據編碼
- 理解機器學習中的回歸
- 簡單線性回歸與多元線性回歸
- 邏輯回歸與決策樹
- 模型評估與交叉驗證
- 深度學習與神經網絡入門
- 構建用于圖像分類的卷積神經網絡
進行數據處理與預處理
- 數據可視化技術
- 缺失數據處理與數據清洗
- 特征縮放與歸一化
- 分類數據編碼
- 理解機器學習中的回歸
- 簡單線性回歸與多元線性回歸
- 邏輯回歸與決策樹
- 模型評估與交叉驗證
- 深度學習與神經網絡入門
- 構建用于圖像分類的卷積神經網絡
新一代卷積神經網絡已深度應用于光刻工藝建模、掩模優化及SEM數據處理等關鍵環節：基于AI的OPC技術大幅提升校正速度，深度學習在光刻建模領域展現出卓越潛力，目前基于深度學習的建模工具已集成至部分良率綜合優化系統，并完成產線驗證。
算法復雜度提升推動算力基礎設施持續升級。
關鍵詞：電阻抗層析成像（EIT, Electrical Impedance Tomography），電磁層析成像（EMT, Electromagnetic Tomography），電容層析成像（ECT, Electrical Capacitance Tomography），深度學習（Deep Learning），圖像重建（Image Reconstruction），卷積神經網絡（CNN），非線性反演
深度學習技術，特別是基于卷積神經網絡（CNN）的模型，通過海量的缺陷樣本數據進行訓練，學會了像經驗豐富的質檢員一樣“理解”什么是缺陷。它能有效區分干擾與真實缺陷，對模糊、不規則的缺陷具有極高的識別率和極低的誤判率，實現了檢測能力的質的飛躍。
自動化控制與分揀（執行）：
一旦識別出缺陷，系統會立即記錄缺陷的類型、位置、尺寸等信息，并生成檢測報告。
基于深度學習的老照片修復系統9個月前
通過訓練神經網絡模型，并結合深度卷積神經網絡（DCNN）和生成對抗網絡（GAN）等技術，系統可以高效地修復照片質量，使其具有更鮮艷的色彩、更豐富的細節和更自然的曝光效果。
技術實現
本項目采用多種深度學習和圖像處理技術，以提升照片修復的質量和自動化程度。
AI賦能超表面設計 | 突破光學設計局限10個月前
此外，還可以基于卷積神經網絡（CNN），篩選出適宜加工的超表面單元。
對于傳統光刻工藝而言，光學鄰近效應校正（OPC）本身就是改善設計偏差的重要環節。人工智能能夠提供更準確的掩膜圖案，從而實現對復雜超表面單元結構的精準投影曝光，降低特征尺寸（CD）的變化率，提高超表面器件的效率。
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引言
在科學計算領域，COMSOL Multiphysics是一款強大的仿真軟件，能夠解決復雜的物理場問題。然而，其仿真過程往往需要大量計算資源和時間。為了提高效率，可以使用Python控制COMSOL，結合深度神經網絡（DNN）構建代理模型。
具體而言，Python腳本可以自動化COMSOL的仿真流程，生成訓練數據集。這些數據包括輸入參數（如幾何尺寸
