1.卷积神经网络简介
2.3d稀疏卷积——spconv源码剖析（一）
3.C语言实现CNN
4.必知必会的卷积积神经网VGG网络(含代码)
5.CNN内容讲解以及代码展示
6.C++ 中的卷积神经网络 (CNN)
卷积神经网络简介
广告，先推广一下自己的神经书 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、网络文计算机视觉等领域。码卷码论本文将详细介绍卷积神经网络的络源基本概念及其构成，包括卷积、卷积积神经网短视频程序源码神经网络与卷积神经网络的神经结合，以及如何用卷积神经网络解决实际问题，网络文例如手写数字识别。码卷码论 一、络源卷积 卷积操作在二维空间中进行。卷积积神经网假设有两个函数f(x,神经 y)和g(x, y)，它们的网络文卷积c(x, y)定义如下： 通过遍历所有可能的s和t值，将g在(x-s,码卷码论 y-t)位置上的值乘以f在(s, t)位置上的值，然后对所有乘积求和，络源得到c在(x, y)位置的值。卷积可以看作是一种加权求和操作，以f为权重，以(x, y)为中心，计算g在周围位置上的值与f的对应位置值的乘积之和。 在离散形式下，卷积公式简化为： 其中G表示一幅大小为x的灰度图像，G(x, y)表示图像在(x, y)位置的灰度值。令F在s和t取{ -1, 0, 1}时取特定值，其他位置全取0。F可以视为一个3x3的网格。例如，G的每个小格子内的值表示图像在(x, y)位置的灰度值，而F的每个小格子内的值表示F在(s, t)位置的取值。 将F的中心对准G的某个位置（如(6, 6)），通过计算F和G对应位置上的值的乘积，将9个乘积相加，得到卷积值C(6, 6)。对G的每个位置求C值，最终得到一幅新的图像。这一过程称为数字图像的离散卷积操作，又称为滤波。优秀爬虫源码F称为卷积核或滤波器，不同的滤波器具有不同的作用，如模糊、边缘检测等。 二、神经网络 人工神经网络（Neural Network, NN）是一种计算模型，其历史甚至早于计算机。人工神经元模型由W.S. McCulloch和W. Pitts在四十年代提出。虽然单个人工神经元无法计算异或，但多个神经元通过网络连接可以克服这一限制。然而，在七、八十年代之前，没有发现训练多层感知机网络的方法。直到那时，发现了训练多层感知机网络的反向传播算法（BP）。BP算法本质上是梯度下降算法，用于计算多层感知机网络的梯度。 人工神经元是用数学模型简单模拟生物神经细胞。神经细胞有多个树突和一个伸长的轴突，轴突连接其他神经元的树突，向其传导神经脉冲。神经元根据来自树突的信号决定是否从轴突向其他神经元发出神经脉冲。 神经网络通过将多个神经元连接成网络，实现复杂计算。神经元将输入值加权求和后加上偏置值，再通过激活函数得到输出。常见的激活函数有Sigmoid、Tanh等。神经网络的输出层用于输出最终结果，中间层称为隐藏层。 神经网络的计算可以用矩阵形式表示。每一层的神经元个数、输入和输出维度不同，但计算式遵循一致的规律。以三层神经网络为例，app神兽源码它接受个输入，包含个神经元的第一层和6个神经元的输出层。 三、卷积神经网络 将卷积滤波器与神经网络结合，形成了卷积神经网络（CNN）。CNN包括可调整的卷积层和神经网络部分。卷积层通过卷积操作学习图像特征，神经网络部分则通过训练调整滤波器参数，最终实现特定任务。 在实际应用中，CNN常用于图像处理，如手写数字识别。例如，使用Sobel算子训练CNN，可以实现图像模糊、边缘检测等功能。通过训练，CNN能够自动学习卷积滤波器，从而实现对输入图像的有效处理。 四、举个栗子 以手写数字识别为例，构建CNN模型。数据集包含个x的手写数字灰度，用于训练和测试。CNN模型包含9层（不包括输入层），接受元向量作为输入，通过卷积层、池化层等结构处理输入数据，最终输出一个元向量，表示对个数字的分类结果。 在训练过程中，使用随机梯度下降（SGD）算法优化模型参数，调整学习速率、冲量等参数，以达到较高的准确率。CNN在测试集上的源码泄露git准确率可达.%，各数字的准确率、召回率和F1分数也表现良好。 五、参考书目 本文内容涵盖卷积神经网络的理论与实践，涉及深度学习、图像处理等领域的知识。如需更深入的学习，推荐参考以下书籍：《深度学习》（Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville）
《神经网络与深度学习》（Michael Nielsen）
《Python深度学习》（Stanley Chan）
通过卷积神经网络，我们可以实现从原始图像到最终结论的自动化处理，深度学习的概念也在此过程中得到体现。实践与理论结合，让模型能够“认出”图像中的信息，从而实现各类任务。3d稀疏卷积——spconv源码剖析（一）
本文主要阐述卷积的基本理论，并以spconv源码为例进行解析。首先，介绍2D与3D卷积的基础知识及其分类。随后，深入探讨3D稀疏卷积的工作原理。
2D卷积涉及卷积核在二维图像空间上的滑动操作。它分为单通道卷积与多通道卷积。单通道卷积在输入图像的单一通道上进行，得到特征图。多通道卷积在同一图像中不同通道上进行，每个通道得到一个对应的新通道，最终通过相加生成特征图。
3D卷积在此基础上扩展到三维空间，涉及单通道与多通道情况。三维单通道卷积在立方体上进行，而三维多通道卷积则处理拥有多个通道的三维图像。
2D与3D卷积计算涉及输入层、输出层与参数关系的数学公式。考虑偏置参数与计算量，FLOPS（浮点运算量）也在此阶段被计算。
稀疏卷积分为SC（Sparse Convolution）与VSC（Valid Sparse Convolution）两种类型。SC卷积计算激活站点并丢弃非激活站点，unix主要源码而VSC卷积在SC的基础上进行了简化。
卷积神经网络对三维点云数据处理时，面临计算量增加的问题，而SC与VSC卷积利用稀疏性实现高效处理。构建输入与输出哈希表，对点云数据进行快速访问。GetOffset()函数用于定位卷积操作的位置，Rulebook用于存储原子操作规则，指导稀疏卷积过程。
稀疏卷积的关键在于构建输入、输出哈希表以及建立两者之间的联系，实现对稀疏数据的有效处理。spconv库中的get_indice_pairs函数通过调用getIndicePairs实现这一过程。
C语言实现CNN
文章标题：C语言实现CNN
本篇内容主要解释CNN算法和实现细节，并指导读者利用C语言构建基本的卷积神经网络(CNN)。全连接深度神经网络在实现过程中对输入图像进行线性操作，而CNN则通过引入局部感受野、权值共享和池化操作，对图像进行更有效特征提取。
局部感受野是CNN中一个核心概念，它将输入层图像分成多个局部区域。每一个隐藏层的神经元仅与其所在区域的输入神经元连接，这样在不增加过多参数的同时，能够学习到局部特征。
权值共享在卷积层中实现，通过使用共享权重矩阵处理每一个局部感受野，减小参数量和计算复杂度，使模型能够学习具有平移不变性或旋转不变性的特征。
池化层用于简化卷积层输出，通常使用最大值、平均值或局部和等操作，保留相对位置信息同时减少特征值数量，降低网络参数和计算开销。
最后，构建CNN结构时，输入层和卷积层负责特征提取，池化层用于特征简化，输出层进行分类决策。代码实现通常基于已有的数据集，如MNIST手写字体识别集，并使用相关函数与类进行初始化、激活函数设置、网络构建和训练。
在训练部分，采用正向传播计算预测结果，而后向传播更新网络参数以最小化损失。测试模型则用于评估训练结果的准确性和性能。
代码实现包含对图像数据的读取、网络结构建立、参数初始化、激活函数应用、卷积、池化操作以及最终分类功能的实现。在C语言中实现CNN，需要深入理解数据结构和算法过程，以正确处理和操作各种变量和数组。
尽管文中提到使用不同IDE时可能出现变量传参问题，但关键在于正确理解代码逻辑并确保数据类型和操作兼容性。通过实践与调试，可以解决在特定IDE中遇到的代码编译或运行问题。
必知必会的VGG网络(含代码)
牛津大学的视觉几何组设计的VGGNet，一种经典卷积神经网络架构，曾在年ILSVRC分类任务中获得第二名。现今，VGG依然广泛应用于图像识别、语音识别、机器翻译、机器人等领域。VGG包含层（VGG-）和层（VGG-），结构相似，由个卷积层和3个全连接层组成。与之前网络相比，VGG采用3*3卷积核替代7x7卷积核，2*3卷积核替代5*5卷积核，以减少参数，提升深度。
VGG-的结构图显示，包含conv（卷积层）、pool（池化层）和最后三个fc（全连接层）。VGG通过减少参数量，使得网络结构更加紧凑，从而提升模型的性能。
VGG-采用五组卷积与三个全连接层，最后使用Softmax进行分类。每个卷积层的参数量通过公式计算得出。特征图计算公式为输出图像大小（O）等于（输入图像大小（I）+2*填充（P）-卷积核大小（K））/步长（S）+1。
VGG-的代码实现可以通过构建一个Layer类，通过循环添加每个层的顺序执行来实现。具体代码可在关注公众号CV算法恩仇录后，回复VGG源码获取。
了解更多关于VGG的细节，请参阅相关链接：《VGG网络细节》 shimo.im/docs/dPkpKKErv...、《VGG网络》 blog.csdn.net/weixin_...
深入理解VGG，可参考《一文读懂VGG》/s/vWuGW4iMD1MjVDZVCqH_FA。
CNN内容讲解以及代码展示
什么是CNN？
CNN，全称为卷积神经网络，是一种多层的人工神经网络，其设计灵感来源于生物大脑的结构和功能。CNN由不同的层组成，每个层都有其特定的用途。让我们深入了解CNN的三个关键层及其功能。
卷积层（Convolutional Layer）
卷积层的主要功能是提取特征。它使用卷积核进行操作，卷积核是一个权重矩阵，大小通常是3x3或5x5。这些权重用于识别图像中的特定特征，例如边缘、纹理或形状。卷积过程包括将卷积核与输入图像的每个部分相乘，然后求和，从而生成新的特征图。
池化层（Pooling Layer）
池化层的主要作用是下采样和减少图像尺寸。它通过取最大值、最小值或平均值等方式，降低特征图的维度，同时保留图像中最重要的特征。这种操作有助于减少计算量，提高模型的训练速度和效率。池化层通常与卷积层一起使用，通过滑动窗口的方式进行操作。
全连接层（Fully-connected Layer）
全连接层是神经网络中的一种基本层结构，它将网络中前一层的所有神经元与后一层的所有神经元相连接，因此被称为“全连接”。全连接层的主要作用是特征融合，将之前各层提取的特征综合起来，形成更高级别的表示。在分类任务中，全连接层通常位于卷积层和池化层之后，为最终的输出结果或预测做准备。
CNN的基本实现
为了构建和训练一个简单的CNN模型，可以使用Keras库。以下是一个基本的代码示例：
python
import keras
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 读取训练数据
train_dir = ImageDataGenerator().flow_from_directory(train_dir, (,), batch_size=5, shuffle=False)
# 构建神经网络层
# 假设模型结构包括卷积层、池化层和全连接层
# 编译模型
# 训练模型
# 评估模型
# 预测结果
# 计算混淆矩阵
使用混淆矩阵（Confusion Matrix）来评估模型性能。
混淆矩阵是一种用于比较模型预测结果与真实标签的表格形式。它有助于计算准确率、召回率、精确率和F1分数等指标，从而全面了解模型的性能。通过将真实标签与模型预测结果输入到混淆矩阵函数中，可以计算出各个指标，以便深入分析模型在分类任务中的表现。
执行代码后，可以得到混淆矩阵，并进一步计算模型的准确率、召回率、精确率和F1分数等指标，从而评估模型性能。
C++ 中的卷积神经网络 (CNN)
C++中的卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要工具，尤其在需要实时推理的场景中，如特斯拉汽车的系统。尽管Python因其库丰富而常用于原型设计，但在部署大型模型时，C++的实时性能更为关键。本文将通过mlpack，一个C++机器学习库，展示如何用C++编写CNN并对MNIST数据集进行分类。
mlpack是一个高效的机器学习库，它利用底层库提供快速且可扩展的深度学习算法。MNIST数据集包含0-9的手写数字图像，存储在CSV文件中。在处理数据时，需注意数据格式的转换，如标签和特征的转置，以及将标签转换为从1开始的格式，以便mlpack的负对数似然损失函数能正确计算。
我们的CNN模型设计会包含一个简单的卷积架构，参数MAX_ITERATIONS设置为0，以便实现提前停止的训练策略。这样做的目的是在训练后期利用验证集的性能，即使模型在达到最小损失时停止训练，从而优化模型性能。至于代码实现，虽然本文并未详细展示，但可以参考作者在GitHub上的代码链接：github.com/Aakash-kaush...
（论文加源码）基于连续卷积神经网络（CNN）（SVM）（MLP）提取脑电微分熵特征的DEAP脑电情绪识别
在本文中，我们采用连续卷积神经网络（CNN）对DEAP数据集进行脑电情绪识别。主要内容是将脑电信号在频域分段后提取其微分熵特征，构建三维脑电特征输入到CNN中。实验结果表明，该方法在情感识别任务上取得了.%的准确率。
首先，我们采用5种频率带对脑电信号进行特化处理，然后将其转换为**的格式。接着，我们提取了每个脑电分段的微分熵特征，并对其进行了归一化处理，将数据转换为*N*4*的格式。在这一过程中，我们利用了国际-系统，将一维的DE特征变换为二维平面，再将其堆叠成三维特征输入。
在构建连续卷积神经网络（CNN）模型时，我们使用了一个包含四个卷积层的网络，每个卷积层后面都添加了一个具有退出操作的全连接层用于特征融合，并在最后使用了softmax层进行分类预测。模型设计时考虑了零填充以防止立方体边缘信息丢失。实验结果表明，这种方法在情感识别任务上表现良好，准确率为.%。
为了对比，我们还编写了支持向量机（SVM）和多层感知器（MLP）的代码，结果分别为.%和.%的准确率。实验结果表明，连续卷积神经网络模型在DEAP数据集上表现最好。
总的来说，通过结合不同频率带的信号特征，同时保持通道间的空间信息，我们的三维脑电特征提取方法在连续卷积神经网络模型上的实验结果显示出高效性。与其他相关方法相比，该方法在唤醒和价分类任务上的平均准确率分别达到了.%和.%，取得了最佳效果。
完整代码和论文资源可以在此获取。
