在网络最后一层进行一维卷积处理代码实现

2024-09-03

卷积神经网络(CNN)的训练及代码实现

本文部分内容来自zouxy09的博客.谢谢.http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 以及斯坦福大学深度学习教程:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL教程 CNN结构的连接比权值多非常多,由于权值共享.CNN通过数据驱动的方式学习得到一些滤波器,作为提取输入的特征的一种方法. 典型CNN中開始几层都是卷积和下採样交替,然后在最后是一些全连接层. 在全连接层时已经将全部两维特征m

【转】python中的一维卷积conv1d和二维卷积conv2d

转自:https://blog.csdn.net/qq_26552071/article/details/81178932 二维卷积conv2d 给定4维的输入张量和滤波器张量来进行2维的卷积计算.即:图像进行2维卷积计算一维卷积conv1d value = array_ops.expand_dims(value, spatial_start_dim) # 输入张量 filters = array_ops.expand_dims(filters, 0) # 滤波器 result = gen_n

卷积神经网络（CNN）之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解

作者:szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广.因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用. 1. 二维卷积图中的输入的数据维度为\(14\times 14\),过滤器大小为\(5\times 5\),二者做卷积,输出的数据维度为\(10\times 10\)(\(14-5+1=10\)).如果你对卷积维度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)

Batch Normalization的算法本质是在网络每一层的输入前增加一层BN层（也即归一化层），对数据进行归一化处理，然后再进入网络下一层，但是BN并不是简单的对数据进行求归一化，而是引入了两个参数λ和β去进行数据重构

Batch Normalization Batch Normalization是深度学习领域在2015年非常热门的一个算法,许多网络应用该方法进行训练,并且取得了非常好的效果. 众所周知,深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练,尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效,但是它有一个缺点,就是需要人为的设定很多参数,比如学习率,权重衰减系数,Dropout比例等.这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于训练的大多数精力都耗费在了调参上面.BN算法就可以完美的解决这些问题. 当我们使用了BN算法,我

深度学习面试题09：一维卷积（Full卷积、Same卷积、Valid卷积、带深度的一维卷积）

目录一维Full卷积一维Same卷积一维Valid卷积三种卷积类型的关系具备深度的一维卷积具备深度的张量与多个卷积核的卷积参考资料一维卷积通常有三种类型:full卷积.same卷积和valid卷积,下面以一个长度为5的一维张量I和长度为3的一维张量K(卷积核)为例,介绍这三种卷积的计算过程一维Full卷积 Full卷积的计算过程是:K沿着I顺序移动,每移动到一个固定位置,对应位置的值相乘再求和,计算过程如下: 将得到的值依次存入一维张量Cfull,该张量就是I和卷积核K的ful

2017年陕西省网络空间安全技术大赛——一维码——Writeup

<!doctype html> 2017年陕西省网络空间安全技术大赛——一维码——Writeup 先判断下载的文件flag.png确实是png格式的图片后(binwalk, file命令均可判断),很自然的一个想法是先扫描这个条形码,得到的结果如下图: 发现keyword:hydan,百度了一下hydan,可以发现这是一种elf隐写格式再根据题目的提示,发现是LSB隐写参考资料: http://www.2cto.com/article/201502/377052.html http://w

Full卷积、Same卷积、Valid卷积、带深度的一维卷积

转载和参考以下几个链接:https://www.cnblogs.com/itmorn/p/11177439.html; https://blog.csdn.net/jack__linux/article/details/91357456?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~aggregatepage~first_rank_v2~rank_aggregation-2-91357456.pc_agg_rank

二维卷积c代码

二维卷积c代码二维信号的卷积原理请参考另外一篇文章:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/43702241 这里直接给出参考代码: void Conv2(int** filter, int** arr, int** res, int filterW, int filterH, int arrW, int arrH) { int temp; for (int i=0; i<filterH+arrH-1; i++) { for (int j

2018-2019-2 20165221『网络对抗技术』Exp4：恶意代码分析

2018-2019-2 20165221『网络对抗技术』Exp4:恶意代码分析实验要求: 是监控你自己系统的运行状态,看有没有可疑的程序在运行. 是分析一个恶意软件,就分析Exp2或Exp3中生成后门软件:分析工具尽量使用原生指令或sysinternals,systracer套件. 假定将来工作中你觉得自己的主机有问题,就可以用实验中的这个思路,先整个系统监控看能不能找到可疑对象,再对可疑对象进行进一步分析,好确认其具体的行为与性质. 实验内容: 系统运行监控使用如计划任务,每隔一分钟记录自

2017-2018-2 20155303『网络对抗技术』Exp4：恶意代码分析

2017-2018-2 20155303『网络对抗技术』Exp4:恶意代码分析 --------CONTENTS-------- 一.原理与实践说明 1.实践目标 2.实践内容概述 3.基础问题回答二.实践过程记录 1.使用schtasks指令监控系统 2.使用sysmon工具监控系统 3.使用VirusTotal分析恶意软件 4.使用Process Monitor分析恶意软件 5.使用Process Explorer分析恶意软件 6.使用PEiD分析恶意软件 7.使用systracer分析恶

# 2017-2018-2 20155319『网络对抗技术』Exp4：恶意代码分析

2017-2018-2 20155319『网络对抗技术』Exp4:恶意代码分析实验目标与基础问题 ++1.实践目标++ 监控你自己系统的运行状态,看有没有可疑的程序在运行. 分析一个恶意软件,就分析Exp2或Exp3中生成后门软件:分析工具尽量使用原生指令或sysinternals,systracer套件. 假定将来工作中你觉得自己的主机有问题,就可以用实验中的这个思路,先整个系统监控看能不能找到可疑对象,再对可疑对象进行进一步分析,好确认其具体的行为与性质. ++2.基础问题回答++ 问:如

20155331《网络对抗技术》Exp4：恶意代码分析

20155331<网络对抗技术>Exp4:恶意代码分析实验过程计划任务监控在C盘根目录下建立一个netstatlog.bat文件(先把后缀设为txt,保存好内容后记得把后缀改为bat),内容如下: date /t >> c:\netstatlog.txt time /t >> c:\netstatlog.txt netstat -bn >> c:\netstatlog.txt 以管理员身份打开命令行,输入schtasks /create /TN net

2018-2019-2 20165209 《网络对抗技术》Exp4：恶意代码分析

2018-2019-2 20165209 <网络对抗技术>Exp4:恶意代码分析 1 基础问题回答和实验内容 1.1基础问题回答如果在工作中怀疑一台主机上有恶意代码,但只是猜想,所有想监控下系统一天天的到底在干些什么.请设计下你想监控的操作有哪些,用什么方法来监控. 使用schtasks,设置一个计划任务,每隔一定的时间对主机的联网记录等进行记录. 使用Sysmon软件,通过快照查看运行情况,记录相关的日志文件并对比. 使用Process Explorer软件,监视进程占用资源.连接方式.进

2018-2019 网络对抗技术 20165226 Exp4：恶意代码分析

2018-2019 网络对抗技术 20165226 Exp4:恶意代码分析目录一.实验内容说明及基础问题回答二.实验过程 Task1 系统运行监控结合windows计划任务与netstat命令使用sysmon监视系统 Task2 恶意软件分析在线检测--virustotal 动态分析1--使用TCPView工具动态分析2--使用Process Explorer 动态分析3--使用Process Monitor 动态分析4--使用systracer 动态分析5--使用wireshar

NLP（十八）一维卷积网络IMDB情感分析

准备 Keras的IMDB数据集,包含一个词集和对应的情感标签 import pandas as pd from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Activation from keras.layers import Embedding from keras.layers import Conv1D,Glob

tensorflow 一维卷积 tf.layers.conv1()使用

在自然语言处理中,主要使用一维的卷积. API tf.layers.conv1d( inputs, filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(), kernel

使用神经网络-垃圾邮件检测-LSTM或者CNN（一维卷积）效果都不错【代码有问题，pass】

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer import os from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from

【caffe】卷积层代码解析

1.Forward_cpu conv_layer.cpp template <typename Dtype> void ConvolutionLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) { // blobs_声明在 layer.hpp 中,vector<shared_p

Python CNN卷积神经网络代码实现

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 21 17:32:28 2018 @author: zhen """ import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('C:/Users/zhen/MNIST_data_

caffe卷积层代码阅读笔记

卷积的实现思想: 通过im2col将image转为一个matrix,将卷积操作转为矩阵乘法运算通过调用GEMM完毕运算操作以下两个图是我在知乎中发现的,"盗"用一下,确实非常好.能帮助理解. 參数剖析配置參数:(从配置文件得来) kernel_h_ pad_h_ hole_h_ stride_h_ kernel_w_ pad_w_ hole_w_ stride_w_ is_1x1_:上面8个參数都为1时,该參数为true 和输入有关的參数:(从bottom得来) num_ cha

Linux 网络编程基础(4) -- Ping 的C代码实现

1.背景在进行网络编程的时候,通常使用的协议有TCP协议,UDP协议.这些协议在简历套接字之初需要制定套接字的类型,比如TCP应当设置为 SOCK_STREAM, UDP对应的套接字应当设置为SOCK_DGRAM.但是这些套接字并非能够提供网络所需的全部功能,我们还需要其他的套接字,比如原始套接字OCK_RAW.原始套接字可以提供SOCK_STREAM和SOCK_DGRAM所不及的能力.比如: (1)有了原始套接字,进程可以读取ICMPV4.ICMPV6.IGMP等的分组.正如ping所使用

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