（五）全连接层全连接层位于 CNN 的末端，它将经过卷积、激活和池化处理后的特征图展平为一维向量，然后通过多层神经元进行分类或回归。每一层的神经元都与前一层的所有神经元相连。...例如，在一个图像分类任务中，全连接层的输出神经元数量通常与类别数量相同。如果要对 10 种不同的动物进行分类，全连接层的输出层就会有 10 个神经元，每个神经元的输出值代表该图像属于对应类别的概率。...在这个例子中，损失值为 L=−1×log(0.8)=0.223。损失值越小，说明网络的预测越准确。（三）反向传播与优化反向传播是 CNN 训练的关键步骤。...它通过计算损失函数对网络参数（如卷积核的权重和偏置）的梯度，然后利用优化算法（如随机梯度下降）更新参数，以最小化损失函数。例如，在计算完损失值后，网络会从全连接层开始，逐层向前计算梯度。...使用 CNN 对该数据集进行训练时，可以构建一个简单的 CNN 架构：输入层接收 28×28×1 的图像，经过两层卷积层（每层后接一个 ReLU 激活函数和最大池化层），然后将特征图展平为一维向量，通过两层全连接层
核心过程局部连接：每个卷积核仅与输入的局部区域（5x5）连接，减少参数量。权值共享：同一卷积核在不同位置使用相同权重，增强平移不变性。非线性激活：卷积后通常接激活函数（如ReLU），引入非线性。4. ...2) ) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(16*5*5, 120), # 全连接层需计算展平后的尺寸..., x): x = self.features(x) # [batch, 16, 5, 5] x = torch.flatten(x, 1) # 展平为...CNN vs 全连接网络对比特性CNN全连接网络参数数量空间信息保留✔️（二维结构）❌（展平为一维）平移不变性✔️（池化实现）❌适用场景图像/视频/空间数据结构化数据（表格等）注：为滤波器尺寸，为输入/...def forward(self, x): x = self.conv_layers(x) x = x.view(x.size(0), -1) # 展平处理
更具体地说，对于输入序列，如单词或图像块的嵌入， ，其中 ，Self-Attention计算一个输出序列 ,其中 。...Attention Head的输出被简单地连接起来并线性地转换成设计的维度。 为什么Self-Attention在CV领域也可以有效？...的输入序列中这N个输入之间的关系(relationship)，而对于每个输入的内部信息的relationship，它是无能为力的，因为ViT，DeiT，IPT，SETR，ViTFRCNN这类模型把每个patch展平为了一个向量...CvT具有Self-attention的一些优良的特征：动态的注意力机制，全局信息的融合。 2个变化： 不再使用位置编码。 class token只加在最后一个stage里面。...最后再把这些query，key和value值通过Flatten操作得到真正的query，key和value值。
在此示例中，我们将展平整个张量图像，但是如果我们只想展平张量内的特定轴怎么办？这是使用CNN时通常需要的操作。 让我们看看如何使用PyTorch展平代码中的张量的特定轴。...展平张量的特定轴 在CNN输入张量形状的文章中《深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）》，我们了解了一个卷积神经网络的张量输入通常有4个轴，一个用于批量大小，一个用于颜色通道...记住，整个批是一个单独的张量，它将被传递给CNN，所以我们不想把整个东西拉平。我们只想在张量内展平每一张图像张量。 我们先把它压平，看看会是什么样子。...关于此输出，我想让您注意的是，我们已经将整个批次展平了，这会将所有图像糅合到一个轴上。请记住，这些像素值 1 代表第一个图像的像素，第二个图像则是像素值 2，第三个图像则是像素值 3。...我们知道如何展平整个张量，并且我们知道展平特定张量尺寸/轴。我们将在构建CNN时看到将其投入使用。
p=24386 本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码。...作为输入，CNN接受形状的张量（image\_height, image\_width, color\_channels），忽略了批次大小。...在这个例子中，你将配置我们的CNN来处理形状为（32，32，3）的输入，这是CIFAR图像的格式。你可以通过将参数input_shape传递给我们的第一层来做到这一点。...密集层将向量作为输入（1D），而当前输出是 3D 张量。首先，您将 3D 输出展平（或展开）为 1D，然后在顶部添加一个或多个 Dense 层。...summary(modl) 如您所见，我们的 (3, 3, 64) 输出在经过两个 Dense 层之前被展平为形状为 (576) 的向量。
为了形成 Transformer 编码器的输入序列，作者将每个多尺度特征图层 P_{i} 从 \mathbb{R}^{d\times h_{i}\times w_{i}} 展平到 \mathbb{R}^...因此，作者通过 Reshape 其空间维度来重建展平的编码器的多尺度视觉特征，得到2-D特征图 S_{i}\in\mathbb{R}^{d\times h_{i}\times w_{i}} 。...\tag{1} 生成的空间注意力图 W_{s,i} 与EMSV特征 S_{i} 逐元素相乘，进一步获得空间增强特征 E_{i} ，如方程2所示。...首先将 F_{t} 的每一层展平到像素 Level 并将它们连接起来，形成 F_{flat}\in\mathbb{R}^{b\times 256\times hw} 。...作者将DQ-DETR与强 Baseline 进行了比较，包括基于CNN和类似DETR的方法。
数平精准推荐团队场景文本检测技术 1、文本检测技术 文本检测是场景文本识别的前提条件，要解决的问题是如何在杂乱无序、千奇百怪的复杂场景中准确地定位出文字的位置。...CNN方法的出现，最大功能是在特征工程及单字符分类领域替代传统方法，但仍然未能避免传统思路中难度最大的二值化和字符分割问题。在复杂的自然场景、广告场景中，CNN分类方法仍难以满足需要。...注意力机制能够聚焦词条图像特征向量的ROI，在当前时刻实现特征向量与原图字符区域的近似对齐，提升深度网络中的Encoder-Decoder模型的聚焦度与准确率。...基于内容的注意力方法使用上一步预测的字符向量以及预测该向量的加权特征向量作为联合特征，联合特征向量作为LSTM的输入，产生注意力机制的查询向量；基于历史的注意力方法会使用上一步的注意力，我们采用CNN从上一步的注意力提取特征作为注意力机制中的索引向量的一部分...除了混合注意力模型的改进，我们也在训练数据与技巧等方面多处改进。我们也引入图像随机填补、随机破坏注意力模块所输入的语序依赖、随机拉伸、依据每个batch内样本动态填补图像长度，等等。
根据经验，我们的方法名为ViTGAN，在CIFAR-10、CelebA和LSUN卧室数据集上实现了与基于CNN的最先进StyleGAN2相当的性能 二、为什么提出ViTGAN？...更具体而言：能否使用 ViT 来训练生成对抗网络（GAN）并使之达到与已被广泛研究过的基于 CNN 的 GAN 相媲美的质量？...使用原始Vit来组建GAN时，训练非常不稳定，而且在鉴别器训练的后期，对抗性训练经常受到高方差梯度的阻碍，此外，传统的正则化方法，如梯度惩罚，谱归一化无法解决这个不稳定性问题。...在ViT中'\mathbf{x} \in \mathbb{R}^{H \times W \times C} 被展平为一系列patches，每个patch为\mathbf{x}_{p} \in \mathbb...CNN的最先进的GANs性能相当。
本文小白将和大家一起学习如何在不使用计算量很大的滑动窗口的情况下对任意尺寸的图像进行图像分类。通过修改，将ResNet-18CNN框架需要224×224尺寸的图像输入改为任意尺寸的图像输入。...但是，为了对图像中的对象进行分类，我们并不需要此空间信息，因此通常将最后一个卷积层的输出展平为一个长向量。该长向量是FC层的输入，它不考虑空间信息。...如果使用FC层，则首先将5x5x16的体积展平为FC层的400×1（即5x5x16）矢量。但是，我们使用等效的卷积层，需要使用大小为5x5x16的核。...在CNN中，核的深度（在这种情况下为16）总是与输入的深度相同，通常宽度和高度是相同的（在这种情况下为5）。因此，我们可以简单地说内核大小为5，而不是5x5x16。...该层的输出被展平并送到最终完全连接层FC。 下面代码是Resnet框架的实现。
引言 ---- ViT是学习视觉表征的卷积神经网络的替代品，但其性能提升是以模型大小(网络参数)和延迟为代价，许多生活中的应用（如增强现实技术和自动轮椅技术）的资源受限，即使ViT模型大小减小到与移动设备的约束资源相匹配...MobileViT ---- 传统ViT预热 如图，我们将输入图片切块后进行Flatten展平，后经过一个Linear层将维度缩放到d，在添加位置编码后通过L个Transformer Block学习到不同特征...此外，与CNN相比，VIT及其多种变体的优化性能不佳，这些模型对L2正则化很敏感，需要大量的数据增强以防止过拟合。...接下来到了图一正中间的最下面，我们看到图片块被拉成一个线性排列的序列，也就是“一维”的存在（以此来模拟transformer中输入的词序列，即我们可以把一个图片块看做一个词），即将切分好的图片块进行一个展平操作...，那么每一个向量的长度为：Patch_dim = P1 x P2 x C。
前几天，谷歌提出的 MLP-Mixer 引爆 CV 圈，无需卷积、注意力机制，仅需 MLP 即可实现与 CNN、ViT 相媲美的性能。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.03404.pdf 该架构极为简单：它采用展平后的图像 patch 作为输入，通过线性层对其进行映射，然后采用两个残差操作对投影特征进行更新...架构方法 ResMLP 的具体架构如下图 1 所示，采用了路径展平（flattening）结构： ?...这些输出嵌入又被平均为一个表征图像的 d 维向量，这个 d 维向量被馈入到线性分类器中以预测与图像相关的标签。训练中使用到了交叉熵损失。...作为残差块的后处理，Aff 实现了层扩展（LayerScale），因而可以在后归一化时采用与 [50] 中相同的小值初始化。这两种转换在推理时均集成至线性层。
虽然直接针对“Llama神经网络”的详细结构可能因具体实现而异，但我可以基于一般性的深度学习模型结构，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的变体，以及NLP（自然语言处理）中常见的模型结构...全连接层（Fully Connected Layer） 输入：将池化层或卷积层的输出展平（Flatten）为一维向量。...全连接层：输入为展平后的一维向量，输出为与任务相关的类别数相同的神经元数量。...这些向量将通过某种方式（如预训练的词嵌入模型或随机初始化后通过训练学习）进行初始化，并在训练过程中进行优化，以便更好地表示汉字之间的语义关系。...这些输出可以用于各种任务，如分类（其中输出神经元的数量可能对应于类别数）、回归（其中输出可能是一个连续值）等。
合并一维数组 多维数组的合并 矩阵展平 通用函数 使用math与numpy函数性能比较： 使用循环与向量运算比较： 广播机制 shuffle和permutation 生成ndarray的几种方式 从已有数据中创建...import numpy as np nd15=np.arange(6).reshape(2,-1) print(nd15) #按照列优先，展平。...print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先，展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3 4 5] 通用函数...1000000)] x = np.array(x) start = time.clock() np.sin(x) print ("numpy.sin:", time.clock() - start ) 使用循环与向量运算比较
：计算方阵的逆 qr：计算qr分解 svd：计算奇异值分解svd solve：解线性方程组Ax = b，其中A为方阵 lstsq：计算Ax=b的最小二乘解 04 数据合并与展平 在机器学习或深度学习中，...会经常遇到需要把多个向量或矩阵按某轴方向进行合并的情况，也会遇到展平的情况，如在卷积或循环神经网络中，在全连接层之前，需要把矩阵展平。...这节介绍几种数据合并和展平的方法。 1....print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先，展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) 打印结果： [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3
尽管 CNN 具有线性复杂度，ViT 具有更为强大的数据拟合能力，然而代价是计算复杂较高。研究者认为 ViT 之所以拟合能力强，是因为其具有全局感受野和动态权重。...与 ViT 中注意力机制不同，S6 将 1D 向量中的每个元素（例如文本序列）与在此之前扫描过的信息进行交互，从而有效地将二次复杂度降低到线性。...如上图所示，SS2D 包含了三个步骤： scan expand 将一个 2D 特征沿 4 个不同方向（左上、右下、左下、右上）展平为 1D 向量。...S6 block 独立地将上步得到的 4 个 1D 向量送入 S6 操作。 scan merge 将得到的 4 个 1D 向量融合为一个 2D 特征输出。 上图为本文提出的 VMamba 结构图。...上图（b）显示，VMamba 系列模型随着输入变大，复杂性呈线性增长，这与 CNN 模型是一致的。
Scikit-learn：在分类任务中，提供了多种分类算法，如逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机等。...在智能医疗系统中，通过物联网技术将各种医疗设备连接起来，利用人工智能技术对医疗服务进行智能控制和优化，如通过自然语言处理技术对病历进行分析和诊断，实现个性化治疗方案制定等。...test_images / 255.0 # 构建模型 model = models.Sequential([ layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 展平二维图像为一维向量...先载入 MNIST 经典数据集并归一化；搭建 Sequential 模型，含输入展平、隐藏层与输出层；选定交叉熵损失、Adam 优化器训练；最终评估模型准确率，助新手快速上手图像分类实战。...self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 128) # 全连接层，将特征图展平后连接
该类方法可与 CNN结合处理问题内容序列数据，从用户历史解答行为中挖掘长期与短期兴趣，从而动态产生当前兴趣。...综合以上讨论，本文提出了结合注意力机制与循环神经网络的问答社区专家推荐算法，能够根据用户历史解答序列动态构建用户兴趣特征，实现推荐结果随时间収展不断调整。...CNN 是一种前馈神经网络，通过卷积层、池化层等结构可隐式地从训练数据学习到局部权值共享的特殊结构特征，代表模型有 ResNet 、VGGNet、TextCNN 等。...第二步，使用 CNN 卷积神经网络捕捉局部上下文信息来迚一步优化词向量，假设用Ci表征Ti的上下文词表示，如公式所示。 ?...4.2.3 、 用户向量表示 问答序列可以捕捉到随时间变化的用户动态兴趣，标签信息可以提取到用户长期兴趣。用户动态兴趣和用户长期兴趣拼接后形成最终的用户表示向量，如公式所示. ?
在作者的工作中，通过列向的最大池化操作来展平CNN的输出。...如果使用广泛应用的连接操作来展平提取的特征图，将得到长度为 w 的特征向量序列，其特征向量大小为 hd ，而最大池化则会产生大小为 d 的缩减特征向量。...具体来说，作者研究以下情况下的性能差异：1) 使用调整大小或填充（保持宽高比情况）的输入图像，2) 在卷积 Backbone 网络和循环 Head 之间使用最大池化连接的展平操作，以及3) 在训练过程中是否使用...通过最大池化进行展平操作不仅更具成本效益，而且对性能有积极影响。这在行级识别设置中更为明显。 使用CTC捷径模块进行训练在所有情况下都能显著提高性能。...例如，在行 Level 识别中，当采用CTC捷径方法时，考虑不同展平操作之间的性能显著差异会大幅度减小（例如，对于填充的行 Level 识别，WER性能差异从1.79%下降到仅有0.05%）。
ReLU 激活函数专门用作非线性激活函数，与 Sigmoid 等其他非线性函数相反，因为根据经验观察，使用 ReLU 的 CNN 训练速度比其对应函数更快。...请注意展平后的 logits 不会在 0 到 1 之间缩放。为了直观地指示每个 logit（未缩放标量值）的影响，它们使用浅橙色 → 深橙色色标进行编码。...图 4 图 4.Softmax 交互式公式视图允许用户与颜色编码的 logits 和公式进行交互，以了解展平层后的预测分数如何标准化以产生分类分数。...一旦选择，该操作就会以指定的步幅在输入上滑动内核，同时仅从输入中选择每个内核切片的最大值以产生输出值。这个过程可以通过点击上面网络中的池化神经元来查看。...池化层 展平层 Flatten Layer 该层将网络中的三维层转换为一维向量，以拟合全连接层的输入进行分类。例如，5x5x2 张量将转换为大小为 50 的向量。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
