卷积和全连接神经网络实现手写数字识别 本文档介绍了使用卷积神经网络和全连接神经网络实现手写数字识别的方法。文档中首先介绍了实验的内容和实验原理，然后详细讲解了全连接神经网络和卷积神经网络的原理和结构。文档还提供了实验步骤，指导读者如何使用 Keras 实现手写数字识别。 一、实验内容 本实验的目的是使用 Keras 实现手写数字识别。实验中，我们将使用 MNIST 数据集，该数据集包含 60000 张手写数字图片，每张图片的大小是 28x28 个像素点。我们将使用全连接神经网络和卷积神经网络两种方法来实现手写数字识别。 二、实验原理 ### 2.1 数据集 MNIST 数据集是手写数字识别的常用数据集。每张图片由 28x28 个像素点构成，每个像素点用一个灰度值表示。可以将这 28x28 个像素展开为一个一维的行向量，作为输入，也就是有 784x1 的向量。 ### 2.2 神经元 人工神经网络（ANN，Artificial Neuron Network）是模拟生物大脑的神经网络结构，它是由许多称为人工神经细胞（Artificial Neuron，也称人工神经元）的细小结构单元组成。简易模型如下所示： x1 … xn：表示神经细胞的输入，也就是输入神经细胞的信号。 w1 … wn：表示每个输入的权重，就好比生物神经网络中每个轴突和树突的连接的粗细，强弱的差异。 b：偏置权重 threshold：偏置（可以将 threshold * b 看作是前面提到的生物神经细胞的阈值） 蓝色部分：细胞体。 黄色球形是所有输入信号以的求和。 红色部分是表示求和之后的信号的激励函数（即达到阈值就处于兴奋状态，反之抑制，当然作为人工神经细胞，其激励函数很多，阶跃（型）激励函数，sigmoid（s 型）激励函数，双曲正切（tanh）激励函数，ReLu（Rectified Linear Units）激励函数等等） ### 2.3 全连接神经网络 全连接神经网络模型是一种多层感知机（MLP），感知机的原理是寻找类别间最合理、最具有鲁棒性的超平面，感知机最具代表的是 SVM 支持向量机算法。神经网络同时借鉴了感知机和仿生学，神经元接受一个信号后会发送各个神经元，各个神经元接受输入后根据自身判断，激活产生输出信号后汇总从而实现对信息源实现识别、分类。 包含两个隐藏层的神经元网络结构如下： 每个结点和下一层所有几点都有运算关系，实践中全连接神经网络通常有多个隐藏层，增加隐藏层可以更好的分离数据的特征，但过多的隐藏层也会增加训练时间以及会产生过拟合。 训练神经网络中需要使用 bp 算法，先是通过前向传播，得到预测结果，再反向传播去调整模型权重。反向传播：反向传播根据前向传播产生的损失函数值，沿输出端向至输入端优化每层之间参数，在此过程中运算利用梯度下降法优化参数，神经网络求解参数本质上仍然是规则中求最优解问题，现在的机器学习框架如 Tensorflow、pytorch、keras 将梯度下降法、Booting、Bagging 这些优化中常用技巧封装起来，我们只用关注数据建模即可。 ### 2.4 卷积神经网络 卷积神经网络可以利用空间结构关系减少需要学习的参数量，提高反向传播算法的训练效率。一般的 CNN 有多个卷积层构成，每个卷积层会进行如下操作： 图像通过多个不同的卷积核的滤波，并加偏置（bias），提取出局部特征，每一个卷积核会映射出一个新的 2D 图像。将前面卷积核的滤波输出结果进行非线性的激活函数处理。对激活函数的结果再进行池化操作（即降采样），目前一般是使用最大池化，保留最显著的特征，并提升模型的畸变容忍能力。 这几个步骤就构成最常见的卷积层，当然也可以在加上一个 LRN 层（Local Response Normalization，局部响应归一化层）。 CNN 的要点是卷积核的权值共享（Weight Sharing）、局部连接模式（Local Connection）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。局部连接和权值共享降低了参数量，使训练复杂度大大下降，减轻过拟合并降低计算量。同时权值共享还赋予了 CNN 对平移的容忍性，而池化层降采样则进一步降低了输出层参数，并赋予模型轻度形变的容忍性，提高模型的泛化能力。 每个卷基层包含三个部分：卷积、池化和非线性激活函数使用卷积提取空间特征降采样的平均池化层、双曲正切或 S 型的激活函数、MLP 作为最后的分类器层与层之间的稀疏连接减少计算复杂度。 三、实验步骤 ### 3.1 全连接神经网络实现 1. 获取数据集 Keras 中集成了 MNIST 数据集，直接从其中导入数据，并对数据进行整理。从之可以看出，数据为 28*28，一共 60000 张。 2. 对数据集中的数据进行可视化 3. 对数据进行维度转换把每一张 28 x 28 的图片分别转为长度为 784 的向量，再合并成一个大的像素矩阵，每个维度表示一个像素点的灰度值/255。 4. 对输出结果进行格式转化将经过神经网络训练完后的内容，转化为 10 个类别的概率分布。 本文档介绍了使用卷积神经网络和全连接神经网络实现手写数字识别的方法。使用 Keras 实现手写数字识别可以使用 MNIST 数据集，并使用全连接神经网络和卷积神经网络两种方法来实现手写数字识别。

CNN的成功依赖于其两个固有的归纳偏置，即平移不变性和局部相关性，而视觉Transformer结构通常缺少这种特性，导致通常需要大量数据才能超越CNN的表现，CNN在小数据集上的表现通常比纯Transformer结构要好。 CNN感受野有限导致很难捕获全局信息，而Transformer可以捕获长距离依赖关系，因此ViT出现之后有许多工作尝试将CNN和Transformer结合，使得网络结构能够继承CNN和Transformer的优点，并且最大程度保留全局和局部特征。 Transformer是一种基于注意力的编码器-解码器结构，最初应用于自然语言处理领域，一些研究最近尝试将Transformer应用到计算机视觉领域。 在Transformer应用到视觉之前，卷积神经网络是主要研究内容。受到自注意力在NLP领域的影响，一些基于CNN的结构尝试通过加入自注意力层捕获长距离依赖关系，也有另外一些工作直接尝试用自注意力模块替代卷积，但是纯注意力模块结构仍然没有最先进的CNN结构表现好。

matlab代码影响BD-RPCA 该MATLAB软件包是脚本的集合，允许在论文[1]中生成图形（图1和图2a-2e）。 本文探讨了从超声图像的超快速序列中进行高分辨率多普勒血流估计的问题。 将杂波和血液成分的分离公式化为一个反问题已在文献中显示，它是基于时空奇异值分解（SVD）的杂波滤波的良好替代方法。 特别地，最近已经在这样的问题中嵌入了去卷积步骤，以减轻成像系统的实验测量的点扩展函数（PSF）的影响。 在这种情况下显示去卷积可以提高血流重建的准确性。 但是，测量PSF要求非平凡的实验设置。 为了克服这个限制，我们在这里提出一种盲反卷积方法，该方法能够从多普勒数据中估计血液成分和PSF。 与基于实验测量的PSF的先前方法和其他两种最新方法相比，对模拟和体内数据进行的数值实验从定性和定量方面证明了该方法的有效性。 指示 将包下载为.zip文件（单击上方的绿色代码），然后将其解压缩。 请注意，解压缩的文件夹的名称应为BD-RPCA 。 将MATLAB的当前文件夹设置为此解压缩的文件夹，即BD-RPCA 。 从以下链接下载所有模拟数据：然后将它们放入“数据”文件夹中 运行[1]中与每个图

基于卷积和循环神经网络模型融合的股票开盘价预测研究.docx

ImageFiltering 实现了模糊、锐化、梯度计算和其他线性滤波操作，以及像 min/max 这样的非线性滤波器。 具有重叠功能的软件包也提供了一些额外的东西： 数字信号处理器 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

基于卷积和循环神经网络模型融合的股票开盘价预测研究.docx

编写程序，输入两个正弦序列（点数为128、256、512），分别用一般卷积和快速卷积进行计算，列表比较二者的用时。要求输入两个正弦序列——x(n)1024点，h(n)128点，求长输入序列的卷积（响应）。 通过对比二者的差别，了解应用FFT算法的好处，它不仅仅减少了计算时间，也节约了计算资源的开支，大大改善了DFT的运算效率。

此函数绘制高斯脉冲响应、单位脉冲和使用 MATLAB 的“过滤器”对两者进行 % 卷积/反卷积。 具体来说% 它使用 'filter' 而不是 'deconv' 来进行反卷积，从而％返回原始的高斯向量以及单位响应向量。 % 向量长度在所有情况下都保持在 16，输入的长度％数据向量。 % % 通过为文件名指定一个字符串，您可以保存您的% 绘图到 jpeg 文件。 您可以编辑变量“ g”，“ h”和“ t” % 以行向量格式提供您的数据或编辑给定的% 'inputData.mat' 文件以满足您的需要。 % ％ 前任： % >> [abc] = plotImpulses('afigure')

手势识别的目的是识别人体有意义的动作，在智能人机交互中至关重要。本文提出了一种基于三维卷积和卷积长短时记忆(LSTM)网络的多模态手势识别方法。该方法首先通过三维卷积神经网络学习手势的短期时空特征，然后在提取的短期时空特征的基础上，通过卷积LSTM网络学习长期时空特征。此外，我们评估了多模态数据之间的微调，我们发现，当没有预先训练的模型存在时，它可以被视为一种可选的技能，以防止过拟合。在ChaLearn LAP大规模孤立手势数据集(IsoGD)和Sheffield Kinect手势数据集(SKIG)上对该方法进行了验证。结果表明，该方法在IsoGD验证集上的识别准确率为51.02%，在SKIG验证集上的识别准确率为98.89%。 3d卷积，卷积LSTM，手势识别，多模态

Matlab卷积和源代码 利用matlab编写卷积和