卷积神经网络大总结(个人理解) 神经网络 1.概念:从功能他们模仿真实数据 2.结构:输入层.隐藏层.输出层.其中隐藏层要有的参数:权重.偏置.激励函数.过拟合 3.功能:能通过模仿,从而学到事件 其中过拟合:电脑太过于自信,想把所有的数据都模拟下来.但是这并不符合我们的实际的需求 激励函数:激活某一些参数 卷积神经网络: 1.一般的结构:输入数据.卷积层.池化层.卷积层.池化层.全连接层.全连接层.误差分析.参数优化.显示精确度 2.每一个层的要求: 输入数据:类型:[-1(表示能接受任意张图

看了很多关于卷积神经网络的论文和资料 可是我发现一个问题,就是pooling会出现一个问题 我能找到的代码里面都是用的均值子采样,如果改成最大或最小,或P范数都会在学习训练的时候遇到不知道怎么处理的问题 刚刚看到一篇关于反卷积的文章,其中就解决了max,min,median这一类的问题,就是在正向pooling的时候,记下这些max,min,median的位置,然后在BP的时候误差反馈的时候把误差放在记下的位置. pooling 是否真的有必要?

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 在整理这些知识点之前,我建议先看一下原论文,不然看我这个笔记,感觉想到哪里说哪里,如果看了论文,还有不懂的,正好这篇博客就是其详细解析,包括源码解析. 我翻译的链接: 深度学习论文翻译解析(五):Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 下面开始: 1,S

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和SENet论文,捋一遍SENet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. SENet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十六):Squeeze-and-Excitation Networks 在深度学习领域,CNN分类网络的发展

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne

前言 对于卷积神经网络(cnn)这一章不打算做数学方面深入了解,所以只是大致熟悉了一下原理和流程,了解了一些基本概念,所以只是做出了一些总结性的笔记. 感谢B站的视频 https://www.bilibili.com/video/BV1j7411f7Ru?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 很不错的讲解 全连接神经网络的缺点 两个神经元,为了求出隐藏层和输出层最佳的(w,b),我们就要求四个偏导,期间还得为链式求导付出3次连乘的代价.倘若我们的网络

先一层一层的说卷积神经网络是啥: 1:卷积层,特征提取 我们输入这样一幅图片(28*28): 如果用传统神经网络,下一层的每个神经元将连接到输入图片的每一个像素上去,但是在卷积神经网络中,我们只把输入图像的一部分连接到下一层的神经元上. 比如每个神经元连接对应的一个5*5的区域: 这个输入图像的区域被称为隐藏神经元的局部感受野(local receptive fields),它是输入像素上的一个小窗口.每个连接学习一个权重.而隐藏神经元同时也学习一个总的偏置.可以把特定的隐藏神经元看作是在学习分

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源代码 2.源代码解析 3.实例 第

Convolutional Networks 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 deep dive into images and convolutional models Convnet BackGround 人眼在识别图像时,往往从局部到全局 局部与局部之间联系往往不太紧密 我们不需要神经网络中的每个结点都掌握全局的知识,因此可以

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算

一.神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开. 对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开.但为什么效果不好,主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则,我们无法控制其分布,当绿色的点中混杂几个蓝色的点,就很难分开了,及时用曲线可以分开,这

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),可以解决图像识别.时间序列信息问题.深度学习之前,借助SIFT.HoG等算法提取特征,集合SVM等机器学习算法识别图像. SIFT,缩放.平移.旋转.视角转变.亮度调整畸变的一定程度内,具有不变性.有局限性,ImageNet ILSVRC比赛最好结果错误率在26%以上,常年难以突破. 卷积神经网络提取特征效果更好,分类训练时自动提取最有效特征.卷积神经网络CNN,降低图像数据预处理要求,避免复杂特征工程.CNN使用

深度学习 Introducing convolutional networks:卷积神经网络介绍 卷积神经网络中有三个基本的概念:局部感受野(local receptive fields), 共享权重( shared weights), 池化( pooling). 与前面的神经网络不同,在这里我们用下图中的矩阵来表示输入神经元. 在cnn中,输入层的一个区域(例如,5 * 5)对应下一层隐含层中的一个神经元,这个区域就是一个局部感受野.如下图所示: 通过在输入矩阵中滑动局部感受野来对应隐含层中的

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

一.计算机视觉 如图示,之前课程中介绍的都是64* 64 3的图像,而一旦图像质量增加,例如变成1000 1000 * 3的时候那么此时的神经网络的计算量会巨大,显然这不现实.所以需要引入其他的方法来解决这个问题. 二.边缘检测示例 边缘检测可以是垂直边缘检测,也可以是水平边缘检测,如上图所示. 至于算法如何实现,下面举一个比较直观的例子: 可以很明显的看出原来6 * 6的矩阵有明显的垂直边缘,通过3 * 3的过滤器(也叫做 "核")卷积之后,仍然保留了原来的垂直边缘特征,虽然这个边缘

一.为什么要进行实例探究? 通过他人的实例可以更好的理解如何构建卷积神经网络,本周课程主要会介绍如下网络 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152层) Inception 二.经典网络 1.LeNet-5 该网络主要针对灰度图像训练的,用于识别手写数字. 该网络是在1980s提出的,当时很少用到Padding,所以可以看到随着网络层次增加,图像的高度和宽度都是逐渐减小的,深度则不断增加. 另外当时人们会更倾向于使用Average Pooling,但是现在则更推荐使用Max

Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5.这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点.有一个中心像素点会十分方便,便于指出过滤器的位置. 在没有padding的情况下,经过卷积操作,输出的数据维度会减少.以二维卷积为例,输入大小 \(n\times n\),过滤器大小\(f\times f\),卷积后输出的大小为\((n-f+1)\times(n-f+1)\). 为了避免这种情况发生,可以采取padding操作,padding的长度为

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu

基础概念: 卷积神经网络(CNN):属于人工神经网络的一种,它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度,减少了权值的数量.卷积神经网络不像传统的识别算法一样,需要对数据进行特征提取和数据重建,可以直接将图片作为网络的输入,自动提取特征,并且对图形的变形等具有高度不变形.在语音分析和图像识别领域有重要用途. 卷积:卷积是泛函分析中的一种积分变换的数学方法,通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子,表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积.设函数  是定义在  上的可测函

卷积神经网络(CNN)因为在图像识别任务中大放异彩,而广为人知,近几年卷积神经网络在文本处理中也有了比较好的应用.我用TextCnn来做文本分类的任务,相比TextRnn,训练速度要快非常多,准确性也比较高.TextRnn训练慢得像蜗牛(可能是我太没有耐心),以至于我直接中断了训练,到现在我已经忘记自己到底有没有成功训练一只TextRnn了. 卷积神经网络可以说是非常优美了,卷积操作(局部连接和权值共享)和池化操作,极大地减少了模型的参数,大大加快了模型训练的速度,才使得神经网络得以如此大规模的