卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是一种深度学习算法，它特别适合于处理图像数据。CNN通过模拟人类视觉系统的工作方式，能够自动和有效地从图像中提取特征，用于分类、检测等图像处理任务。 图像处理是一个广泛的概念，包括了图像的获取、存储、处理和分析等过程。图像处理的目的是改善图像质量、突出重要特征、提取有用信息、进行图像识别等。卷积神经网络由于其强大的特征学习能力，在图像处理领域得到了广泛的应用。 神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，它由大量的节点或“神经元”以及它们之间的连接组成。在图像处理中，CNN通常包括多个卷积层、池化层和全连接层。卷积层负责在输入图像上应用一组可学习的滤波器来提取特征，池化层则用于降低特征维度，减少计算量。全连接层则用于将学习到的特征映射到最终的输出，如类别标签或位置坐标。 Matlab是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，它广泛应用于工程计算、数据分析和算法开发等领域。Matlab提供了丰富的工具箱，其中的深度学习工具箱允许用户设计、训练和部署各种深度神经网络，包括卷积神经网络。 在Matlab中实现卷积神经网络图像处理程序，首先需要准备图像数据集，并对其进行预处理，如缩放、归一化等操作。接着定义网络结构，可以是简单的序列结构也可以是复杂的多分支结构。之后是训练过程，这个阶段网络通过学习训练数据来调整其参数。使用训练好的网络对新的图像数据进行预测和处理。 随着深度学习技术的不断进步，卷积神经网络在图像处理方面的应用也日益广泛。它在医学图像分析、视频分析、自动驾驶、图像识别等众多领域都展现出了巨大的潜力。例如，在医学图像分析中，CNN可以用来识别和分类各种疾病标志，从而辅助医生进行诊断。在自动驾驶系统中，CNN可以用于实时地识别道路上的车辆、行人和交通标志，确保驾驶安全。 尽管CNN在图像处理领域取得了巨大成功，但它依然面临一些挑战。比如，它需要大量的标记数据进行训练，而数据标记是一个耗时且昂贵的过程。此外，模型的训练需要强大的计算资源，这在某些应用场景中可能会成为限制因素。因此，如何高效利用计算资源，减少对大规模标注数据的依赖，是当前研究的热点之一。 由于卷积神经网络的复杂性，相关的程序通常包括大量的代码，涉及到多个文件。例如，在Matlab中可能包括数据加载和预处理脚本、网络定义脚本、训练脚本以及评估和测试脚本等。文件压缩包内的文件名称可能反映了这些程序的不同部分。例如，"train_network.m" 文件可能包含了训练神经网络的代码，而 "image_preprocessing.m" 文件则可能包含了对图像进行预处理的代码。用户需要按照特定的顺序运行这些脚本，来完成从数据准备到模型训练和评估的整个流程。 无论是在学术研究还是工业应用中，卷积神经网络图像处理技术都展现出了强大的能力。随着技术的进一步发展和完善，它将继续在提高图像处理效率和准确性方面发挥重要作用。此外，随着硬件计算能力的提升和新的深度学习模型的提出，卷积神经网络在处理图像方面的能力有望得到进一步增强，为解决更多复杂的实际问题提供可能。

本资源包含一个端到端的验证码识别深度学习项目,使用Python和TensorFlow/Keras实现。内容涵盖数据集生成、模型设计、训练、测试和优化等过程。 适用人群: 想学习深度学习项目实践的AI工程师、想开发验证码识别产品的企业技术人员 使用场景: 该项目可用于学习实践深度学习开发流程,也可以修改和扩展应用到实际包含验证码的产品中,如注册登录、网站安全等场景。 目标: 通过该项目可以掌握验证码识别任务的深度学习方法,包括数据制作、模型设计、训练和部署。可以进一步应用和扩展到其他视觉识别领域。 其他说明: 项目基于TensorFlow和Keras实现、包含详细的代码注释和使用说明、可以自定义训练模型,也提供了预训练模型、欢迎基于该项目进行改进与探讨

光流网络对抗性攻击与性能的影响 光流网络在自动驾驶汽车等安全关键应用中扮演着重要的角色，因此了解这些技术的稳健性非常重要。最近，有研究表明，对抗性攻击很容易欺骗深度神经网络对对象进行然而，光流网络对抗攻击的鲁棒性迄今为止还没有研究。在本文中，我们将对抗补丁攻击扩展到光流网络，并表明这种攻击可以损害其性能。 光流是指图像序列中每个像素的表观2D运动。经典公式寻求两个连续图像之间的光流（u，v），其序列使亮度恒定性最小化。在自动驾驶汽车等应用中，光流用于估计车辆周围的运动。 深度神经网络在光流估计问题上实现了最先进的性能。但是，对抗性攻击可能会欺骗这些网络，对对象进行。我们发现，损坏小于1%的图像大小的小补丁可以显着影响光流估计。我们的攻击导致噪声流估计，大大超出了攻击区域，在许多情况下，甚至完全消除了场景中对象的运动。 我们分析了成功和失败的攻击这两种架构，通过可视化他们的特征图，并比较他们的经典光流技术，这是鲁棒的这些攻击。我们还表明，这种攻击是实际的，通过将印刷图案到真实的场景。 在光流网络中，我们对比了两种架构类型下的对抗性攻击的鲁棒性。我们发现使用编码器-解码器架构的网络对这些攻击非常敏感，但我们发现使用空间金字塔架构的网络受到的影响较小。 在汽车场景中，用于自动驾驶的摄像头通常位于挡风玻璃后面。补丁攻击可以通过将补丁放置在汽车的挡风玻璃上或将其放置在场景中（例如，在交通标志或其它车辆上）。注意，当贴片具有零运动w.r.t.相机，经典的光流算法估计零光流的补丁。然而，这种工程补丁，即使它没有运动，也可能导致编码器-解码器架构的光流预测严重错误。 对抗补丁攻击可以通过将印刷图案到真实的场景来实现。我们表明，这种攻击是实际的，并且可以损害光流网络的性能。我们的攻击导致噪声流估计，大大超出了攻击区域，在许多情况下，甚至完全消除了场景中对象的运动。 我们的研究表明，对抗补丁攻击可以损害光流网络的性能，并且这种攻击是实际的。因此，在自动驾驶汽车等安全关键应用中，了解光流网络的鲁棒性非常重要。 在未来，我们计划继续研究光流网络的鲁棒性，并探索新的方法来改进它们的性能。在自动驾驶汽车等安全关键应用中，了解光流网络的鲁棒性非常重要，因此，我们的研究结果对这些应用具有重要的影响。 我们认为，光流网络的鲁棒性是一个重要的研究方向，需要继续研究和探索。我们的研究结果将有助于提高光流网络的性能，并且提高自动驾驶汽车等安全关键应用的安全性。 我们的研究表明，对抗补丁攻击可以损害光流网络的性能，并且这种攻击是实际的。我们的研究结果对自动驾驶汽车等安全关键应用具有重要的影响，并且将有助于提高光流网络的鲁棒性和性能。

HiFormer：基于CNN和Transformer的医学图像分割方法 HiFormer是一种新颖的医学图像分割方法，它将卷积神经网络（CNN）和Transformer结合，以解决医学图像分割任务中存在的挑战性问题。该方法通过设计了两个多尺度特征表示使用的开创性Swin Transformer模块和基于CNN的编码器，来确保从上述两种表示中获得的全局和局部特征的精细融合。实验结果表明，HiFormer在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他基于CNN、基于变换器和混合方法的有效性。 医学图像分割是计算机视觉中的主要挑战之一，它提供了有关详细解剖所需区域的有价值的信息。这些信息可以极大地帮助医生描述损伤、监测疾病进展和评估适当治疗的需求。随着医学图像分析的日益使用，高精度和鲁棒性的分割变得越来越重要。 卷积神经网络（CNN）具有提取图像特征的能力，已被广泛用于不同的图像分割任务。然而，CNN模型在医学图像分割任务中的性能受到限制，因为它们只能在局部范围内捕获特征，而忽视了长距离依赖关系和全局上下文。 Transformer最初是为了解决这个问题而开发的，但它们无法捕获低级功能。与此相反，它表明，局部和全局功能是至关重要的密集预测，如分割在具有挑战性的上下文中。在本文中，我们提出了HiFormer，这是一种有效地桥接CNN和Transformer用于医学图像分割的新方法。 具体来说，我们设计了两个多尺度特征表示使用的开创性Swin Transformer模块和基于CNN的编码器。为了确保从上述两种表示中获得的全局和局部特征的精细融合。实验结果表明，HiFormer在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他基于CNN、基于变换器和混合方法的有效性。 在近期的研究中，已经开发了一些基于Transformer的方法来解决CNN在医学图像分割任务中的限制。例如，DeiT提出了一种有效的知识蒸馏训练方案，以克服视觉变换器需要大量数据来学习的困难。Swin Transformer和pyramid visionTransformer试图分别通过利用基于窗口的注意力和空间减少注意力来降低视觉变换器的计算复杂度。CrossViT提出了一种新颖的双分支Transformer架构，可提取多尺度上下文信息，并为图像分类提供更细粒度的特征表述。DS-TransUNet提出了一种双分支Swin Transformer，用于在编码器中捕获不同的语义尺度信息，以执行医学图像分割任务。HRViT将多分支高分辨率架构与视觉变换器连接起来，用于语义分割。 然而，这些方法有一些障碍，阻止他们获得更高的性能：1）它们不能在保持特征一致性的同时，捕获全局和局部特征；2）它们需要大量的数据来学习和训练。因此，我们提出了HiFormer，以解决这些问题，并提供了一种更好的医学图像分割方法。 在实验部分，我们在多个医学图像分割数据集上进行了实验，结果表明，HiFormer在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他基于CNN、基于变换器和混合方法的有效性。我们的代码在GitHub上公开，供其他研究者使用和改进。

内容概要：本文是一份关于基于BP神经网络的模式识别实验报告，详细介绍了BP神经网络的基本结构与原理，重点阐述了前向传播与反向传播算法的实现过程。通过构建包含输入层、隐含层和输出层的简化神经网络，利用“异或”真值表进行模型训练与验证，并进一步应用于小麦种子品种分类的实际案例。实验涵盖了数据预处理（如归一化）、网络初始化、激活函数选择（Sigmoid）、误差计算与权重更新等关键步骤，提供了完整的Python实现代码，并通过交叉验证评估模型性能，最终实现了较高的分类准确率。; 适合人群：具备一定编程基础和数学基础，正在学习人工智能、机器学习或神经网络相关课程的本科生或研究生，以及希望深入理解BP算法原理的初学者。; 使用场景及目标：①理解BP神经网络中前向传播与反向传播的核心机制；②掌握反向传播算法中的梯度计算与权重更新过程；③通过动手实现BP网络解决分类问题（如XOR逻辑判断与多类别模式识别）；④学习数据预处理、模型训练与评估的基本流程。; 阅读建议：建议结合实验代码逐段调试，重点关注forward_propagate、backward_propagate_error和update_weights等核心函数的实现逻辑，注意训练与测试阶段数据归一化的一致性处理，以加深对BP算法整体流程的理解。

子神经网络 NeurIPS 2020论文存储库： 作者： ， ，， 要使用SubGNN，请执行以下操作： 安装环境 准备数据 在config.py修改PROJECT_ROOT 修改适当的config.json文件 训练和评估SubGNN 安装环境 我们提供了一个yml文件，其中包含SubGNN的必要软件包。 一旦安装了 ，就可以创建如下环境： conda env create --file SubGNN.yml 准备数据 通过（1）下载我们提供的数据集或按照prepare_dataset文件夹README中的步骤来为SubGNN准备数据，（2）生成合成数据集或（3）格式化您自己的数据。 真实数据集：我们将发布四个新的真实数据集：HPO-NEURO，HPO-METAB，PPI-BP和EM-USER。 您可以 从Dropbox下载这些文件。 您应该解压缩文件夹并将config.py的P

内容概要：本文档介绍了通过Python实现一种带有外源输入的非线性自回归(NARX)神经网络的方法来预测时间序列数据。整个教程涵盖从合成数据的制作到最终效果呈现的一系列步骤：具体步骤包括数据清洗与划分，利用NARX架构创建一个模型以及对其调优训练，并对训练后的模型进行了有效性检验；最后以图表形式展现了实际与预期间的比较情况。 适用人群：对于那些拥有初步机器学习经验和希望进一步了解并掌握使用深度学习技巧进行数据分析与预测工作的开发者们来说尤为有用。 使用场景及目标：适用于各种含有周期成分的数据预测任务；主要目的则是借助这一方法来探索数据间潜在规律并预测未来的走势。 其他说明：提供了所有涉及到的相关脚本供下载参考。

文本分类识别系统Python，基于深度学习CNN卷积神经网络算法.文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面

使用Python实现一个CNN（卷积神经网络）图像分类算法，并且使用GUI实现图片选择和分类功能

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像处理和计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。在这个"卷积神经网络算法识别猫狗图片.zip"压缩包中，我们可以推测其内容可能包含一个用于区分猫和狗图片的CNN模型实现及相关资源。 卷积神经网络的核心思想是利用卷积层来自动学习图像的特征，这些特征可以是边缘、纹理、形状等低级到高级的模式。CNN通常由以下几个关键组成部分构成： 1. **卷积层(Convolutional Layer)**：通过滑动滤波器（kernel）在输入图像上进行卷积操作，生成特征图。滤波器权重在训练过程中可学习，从而提取图像的局部特征。 2. **池化层(Pooling Layer)**：通常在卷积层之后，用于下采样，减小数据维度，同时保持重要的特征信息。常见的池化方式有最大池化和平均池化。 3. **激活函数(Activation Function)**：如ReLU（Rectified Linear Unit），用于引入非线性，增强模型的表达能力。 4. **全连接层(Fully Connected Layer)**：将前面提取的特征展平并连接到全连接层，用于分类或回归任务。 5. **损失函数(Loss Function)**：如交叉熵损失，衡量模型预测结果与真实标签的差异。 6. **优化器(Optimizer)**：如梯度下降、Adam等，用于更新模型参数以最小化损失函数。 在识别猫狗图片的任务中，通常会先对数据进行预处理，包括调整图片尺寸、归一化像素值、数据增强（翻转、旋转、裁剪等）以增加模型泛化能力。然后，使用预训练的CNN模型（如VGG、ResNet、Inception等）进行迁移学习，或者从头训练一个新的CNN模型。在训练过程中，会定期评估模型性能，并根据验证集的表现调整超参数，防止过拟合。 压缩包中的"code_resource_010"可能是代码资源文件，可能包含了实现CNN模型的Python脚本，使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。脚本可能涵盖了数据加载、模型构建、训练、评估和预测等环节。 此外，为了提高模型性能，可能会采用集成学习方法，如集成多个CNN模型的预测结果，或者使用数据增强技术增加训练样本的多样性。模型训练完成后，可以使用测试集评估其泛化能力，确保模型能够在未见过的猫狗图片上表现良好。 这个压缩包可能提供了一个完整的实例，展示了如何运用卷积神经网络来解决实际的图像识别问题，特别是对于初学者来说，是一个很好的学习和实践资源。通过深入研究和理解其中的代码和流程，可以更深入地掌握卷积神经网络的工作原理和应用技巧。