cnn卷积神经网络结构图

卷积神经网络CNN代码解析

deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）的作者是 Rasmus Berg Palm

代码下载：https://http://www.77cn.com.cn/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox

这里我们介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分。

DeepLearnToolbox-master中CNN内的 函数：

调用关系为：

该模型使用了mnist的数字mnist_uint8.mat作为训练样本，作为cnn的一个使用样例， 每个样本特征为一个28*28=的向量。

网络结构为：

让我们来看看各个函数：

一、Test_example_CNN: .................................................................................................................................................

cnnexamples.m

[plain] view plaincopy

1. clear all; close all; clc; 2. addpath('../data'); 3. addpath('../util'); 4. load mnist_uint8; 5.

6. train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255; 7. test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255; 8. train_y = double(train_y'); 9. test_y = double(test_y'); 10.

11. %% ex1

12. %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. 13. %With 100 epochs you'll get around 1.2% error 14.

15. cnn.layers = {

16. struct('type', 'i') %in

cnnexamples.m

[plain] view plaincopy

1. clear all; close all; clc; 2. addpath('../data'); 3. addpath('../util'); 4. load mnist_uint8; 5.

6. train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255; 7. test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255; 8. train_y = double(train_y'); 9. test_y = double(test_y'); 10.

11. %% ex1

12. %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. 13. %With 100 epochs you'll get around 1.2% error 14.

15. cnn.layers = {

16. struct('type', 'i') %in

2011年高考化学知识网络结构图

2011年高考化学知识网络结构图:5.化学实验

5.化学实验

一、化学实验基本操作

二、常见气体及其他物质的实验室制备

三、气体发生装置

2011年高考化学知识网络结构图

四、常见气体的制备

五、气体的干燥

干燥是用适宜的干燥剂和装置除去气体中混有的少量水分。常用装置有干燥管(内装固体干燥剂)、洗气瓶(内装液体干燥剂)。

所选用的干燥剂不能与所要保留的气体发生反应。常用干燥剂及可被干燥的气体如下：

(1)浓硫酸(酸性干燥剂)：N2、O2、H2、Cl2、CO、CO2、SO2、HCl、NO、NO2、CH4、C2H4、C2H2等(不可干燥还原性或碱性气体)。

(2)P2O5(酸性干燥剂)：可干燥H2S、HBr、HI及浓硫酸能干燥的气体(不可干燥NH3等)。

2011年高考化学知识网络结构图

(3)无水CaCl2(中性干燥剂)：可干燥除NH3以外的其他气体(NH3能与CaCl2反应生成络合物CaCl2·8NH3)。

(4)碱石灰(碱性干燥剂)：可干燥NH3及中性气体(N2、O2、H2、CO、NO、CH4、C2H4、C2H2等)。不能干燥酸性气体。

(5)硅胶(酸性干燥剂)：可干燥Cl2、O2、H2、CO2、CH4、C2H4、C2H2(硅胶

计算机研究与发展ＤＯＩ：１０．７５４４／ｉｓｓｎｌ０００

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ

１２３９．２０１４．２０１４０２６６

１９００，２０１４

５１（９）：１８９１

基于卷积神经网络的正则化方法

吕国豪

罗四维

黄雅平蒋欣兰

北京

１０００４４）

（北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室（１ｖｇｕｏｈａｏ＠ｂｊｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）

ＡＮｏｖｅｌＲｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ

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ｐｒｏｂｌｅｍ．Ｔｈｅｅｎｅｒｇｙ

ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ

如何用Ucinet生成网络结构图，只有excel中的原始数据？

首先，看到我这篇文章的孩纸基本都是为了写本科、研究生毕业论文，希望看完这篇文章能节省你自己摸索的宝贵时间，抓紧时间找到好工作！！

其次，因为写了这篇Blog，认识了很多的网友，特别是很多的女网友，我很高兴

，虽然懂的不

多，但是希望能帮到更多的人，一直想抽时间来修改下这篇日志，苦于工作，今天就把大家问我的常见问题汇总一下

1.版本和注册问题

大家可以往下从第一幅图中看到我用的Ucinet的版本是6.216，这个版本比较老了，很多网友用的版本都比我新，新版的某些界面有些的不一样，但是我想换汤不换药，基本的思路是一致的，况且版本较多也不可能把每个版本都详细说道。如果说不想用新版的，我这里提供我使用的软件包，供大家下载使用（点我进百度网盘下载），注册码为5809870284(如果无效，压缩包里面有注册机keygen.exe)，注册方法如下图，最后输入注册码就ok

请务必注册，曾经有网友问我为什么导入excel数据的时候有矩阵大小最大为256*256的限制，答案就是你没有注册，不论你用的什么版本，我也不知道没注册还会有那些类似BUG存在。本不想把注册方法讲的这么详细，可问这个的人太多就

基于多级深度卷积网络的胰腺自动分割

摘要：器官自动分割是医学图像分析的一个重要而具有挑战性的问题。胰腺是腹部具有非常高的解剖变异性的器官。 用之前肝肾脏或者心脏的分割方法很难达到很高的精确度。在本文中，我们提出了一个用多级卷积网络基于概率的自下而上的方法对腹部CT图像的胰腺进行自动分割。我们提出并评估几个深度卷积网络在分层上的变异，在图像块和区域上的粗到细的分类器例如超像素。首先我们通过(P-ConvNet)卷积网络和近邻融合方法呈现出一个局部图像块的密集标签。然后我们描述一个局部卷积网络（R1-ConvNets）即在不同规模的缩小的区域中的围绕每一个图像超像素采集一系列边界框。（我们的卷积网络学会为每个胰腺的超像素区域分配类概率）。最后，我们利用CT强度的连接空间和P-ConvNet密度概率图学习一个堆叠的R2-ConvNets。3D的高斯去噪和2D的条件随机场用来后处理的预测。我们用4倍交叉验证评价82个病人的CT图像。我们实现了戴斯相似系数在训练时83.6±6.3%在测试时71.8±10.7%。 1、引言

胰腺的分割是计算机辅助诊断系统(CADx)的前提提供了器官单元的量化分析，例如糖尿病患者。精确分割对于计算机辅助诊断发现胰腺癌也是

基于多级深度卷积网络的胰腺自动分割

摘要：器官自动分割是医学图像分析的一个重要而具有挑战性的问题。胰腺是腹部具有非常高的解剖变异性的器官。 用之前肝肾脏或者心脏的分割方法很难达到很高的精确度。在本文中，我们提出了一个用多级卷积网络基于概率的自下而上的方法对腹部CT图像的胰腺进行自动分割。我们提出并评估几个深度卷积网络在分层上的变异，在图像块和区域上的粗到细的分类器例如超像素。首先我们通过(P-ConvNet)卷积网络和近邻融合方法呈现出一个局部图像块的密集标签。然后我们描述一个局部卷积网络（R1-ConvNets）即在不同规模的缩小的区域中的围绕每一个图像超像素采集一系列边界框。（我们的卷积网络学会为每个胰腺的超像素区域分配类概率）。最后，我们利用CT强度的连接空间和P-ConvNet密度概率图学习一个堆叠的R2-ConvNets。3D的高斯去噪和2D的条件随机场用来后处理的预测。我们用4倍交叉验证评价82个病人的CT图像。我们实现了戴斯相似系数在训练时83.6±6.3%在测试时71.8±10.7%。 1、引言

胰腺的分割是计算机辅助诊断系统(CADx)的前提提供了器官单元的量化分析，例如糖尿病患者。精确分割对于计算机辅助诊断发现胰腺癌也是

一、 动态结构图的概念

1、动态结构图是根据系统的物理原理和信号传递关系，将每个框图信号一一连接所形成的数学图形。

2、它可以系统地、直观地表示自动控制系统信息传递的过程。 二、动态结构图的符号

动态结构图有四个基本单元，分别为信号线、比较点、引出点和方框（环节）。 下面分别介绍如下： R(s)1、信号线：是带有箭头的直线，箭头表示信号传递的方向。如下图所示： 2、比较点：比较点也称为综合点，它可对两个以上的信号进行加减运算，“+”表示相加，

“－”表示相减。通常加号省略不写。如下图所示：

R(s)

E(s)B(s)C(s)C(s)C(s)R(s)G(s)C(s)3、引出点：亦称为测量点，表示信号的引出位置。引出点只能进行信号传递，不能进行能量传递。

4、方框(环节)：方框环节表示对信号进行的数学变换, 方框中写入元、部件或系统的传递函数。方框的输出变量就等于方框的输入变量与方框中传递函数的乘积。

三、动态结构图的绘制步骤

I(s)CI(s)I(s)RL

UL?CLI(s)UR?IR1 Uc?I(s)cs

例2-3如图RC电路，画出系统的动态结构图。

R解：（1）列写微分方程式。

ur?Ri?uc·拉氏变换?Ur(s

超市组织结构图

（一）组织结构图

１．超市总组织结构图

经理（管理层） 销售部 信息部 财务部 仓库管理部 食品销售部百货销售部出纳组会计组食品管理部百货管理部

2.超市商品管理功能图

商品管理 商品采购 库存管理 商品销售 采类商购别品单类价别商品名称商品编号商品售价商品数量进货单价进货日期销售日期销售价格销售金额

（二）评价和改进意见

以上是某个超市的总的组织结构图和商品管理结构图．从中可以看出本超市的管理比较简单，可以知道是一个以食品销售为主，百货销售为辅的营销模式．而且也很容易看出，本超市的组织结构特别简单，管理模式也是很清晰易懂，也可以说便于管理．但是，我还认为其中也存在一些问题．我认为：

１．信息部以下也应该有两个部门：其一负责客户的产品需求分析；其二，负责时时地掌握一些其他的超市即竞争对手的业务上的优惠政策，客后服务等内容；（尤其注意节假日期间的优惠活动及会员服务）．

２．应添加一个人力资源部：因为超市是属于服务型的行业，所以，员工应该具备良好的素质和正确的态度面对每一个顾客．所以，需要通过一个部门时时地对他们的工作进行评价和监督，有利于提高服务质量．

３．财务部门应该改进：对