这年头机器学习非常的火,神经网络算是机器学习算法中的比较重要的一种.这段时间我也花了些功夫,学了点皮毛,顺便做点学习笔记. 介绍人工神经网络的基本理论的教科书很多.我正在看的是蒋宗礼教授写的<人工神经网络导论>,之所以选这本书,主要是这本比较薄,太厚的书实在是啃不动.这本书写的也比较浅显,用来入门正合适. 看书的同时也在网上找了找人工神经网络的库代码.感觉 FANN 这个库还不错,就顺道学了学这个库的使用方法. FANN 是个开源的 C 语言实现的人工神经网络库,由于是标准 C 语言写成的,所

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

Caffe(卷积神经网络框架)Caffe,全称Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架.作者是贾扬清,加州大学伯克利的ph.D,现就职于FaceBook.caffe的官网是http://caffe.berkeleyvision.org/. Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正

摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献.本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用. 当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉.CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献,也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用. 最近我们开始在自然语言处理(Natural Language Process

https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?修改 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?以及他们的主要用途是什么?只知道CNN是局部感受和参数共享,比较适合用于图像这方面.刚入门的小白真心   个人觉得CNN.RNN和DNN不能放在一起比较.DNN是一个大类,CNN是一个典型的空间上深度的神经网络,RNN是在

上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用科学上网访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net

卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)来源于对大脑视觉皮层的研究,并于1980s开始应用于图像识别.现如今CNN已经在复杂的视觉任务中取得了巨大成功,比如图像搜索,自动驾驶,语言自动分类等等.同时CNN也应用于了其他领域,比如语音识别和自然语言处理. 13.1 视觉皮层机理 David H. Hubel和Torsten Wiesel于1958.1959年在猫的身上做实验,给出了关于视觉皮层结构的深刻见解(作者因此与1981年获得诺贝尔生物或医学奖).

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢. 本文的论文来自: Notes on Convolutio

转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 CNNs是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法.它利用空间关系减少需要学习的参数数目以提高一般前向BP算法的训练性能.在CNN中,图像的一小部分(局部感受区域)作为层级结构的最低层的输入,信息再依次传输到不同的层,每层通过一个数字滤波器去获得观测数据的最显著的特征.这个方法能够获取对平移,缩放和旋转不变的观测数据的显著特征,因为图像的局部感受区域允许神经元或者处理单元可以访问到最基础

卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)在数字图像处理领域取得了巨大的成功,从而掀起了深度学习在自然语言处理领域(Natural Language Processing, NLP)的狂潮.2015年以来,有关深度学习在NLP领域的论文层出不穷.尽管其中必定有很多附庸风雅的水文,但是也存在很多经典的应用型文章.笔者在2016年也发表过一篇关于CNN在文本分类方面的论文,今天写这篇博客的目的,是希望能对CNN的结构做一个比较清晰的阐述,同时就目前的研究现状做一个

一.卷积 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种在空间上共享参数的神经网络.使用数层卷积,而不是数层的矩阵相乘.在图像的处理过程中,每一张图片都可以看成一张“薄饼”,其中包括了图片的高度.宽度和深度(即颜色,用RGB表示). 在不改变权重的情况下,把这个上方具有k个输出的小神经网络对应的小块滑遍整个图像,可以得到一个宽度.高度不同,而且深度也不同的新图像. 卷积时有很多种填充图像的方法,以下主要介绍两种,一种是相同填充,一种是有效填充. 如图中紫色方框所

转自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 9.5.Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点.它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量.该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显,使图像可以直接作为网络的输入,避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程.卷积网络是为识别

本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning

此篇文章是Denny Britz关于CNN在NLP中应用的理解,他本人也曾在Google Brain项目中参与多项关于NLP的项目. · 翻译不周到的地方请大家见谅. 阅读完本文大概需要7分钟左右的时间,如果您有收获,请点赞关注 :) 一.理解NLP中的卷积神经网络(CNN) 现在当我们听到神经网络(CNN)的时候,一般都会想到它在计算机视觉上的应用,尤其是CNN使图像分类取得了巨大突破,而且从Facebook的图像自动标注到自动驾驶汽车系统,CNN已经成为了核心. 最近,将CNN应用于NLP也

摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献.本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用. 当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉.CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献,也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用. 最近我们开始在自然语言处理(Natural Language Process

之前的博文中已经将卷积层.下採样层进行了分析.在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类(全连接层)进行分析: 一.卷积神经网路中的全连接层 在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分,负责对网络终于输出的特征进行分类预測,得出分类结果: LeNet-5模型中的全连接层分为全连接和高斯连接,该层的终于输出结果即为预測标签,比如这里我们须要对MNIST数据库中的数据进行分类预測,当中的数据一共同拥有10类(数字0~9),因此全全连接层的终于输出就是一个10

/* 版权声明:能够随意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/                                                     author: 张俊林 问答社区算是一类已经比較成熟的互联网应用了,国外的比方Quora.StackOverflow.国内的比方老派的百度知道,新一代的知乎,都算是代表性的社交类问答社区.问答社区本质上就是个人肉知识库,通过一段时间的积累,会累积相当多以<问题.答案>方式存在的知识. 除了这些通用的问答社区外还有非常多

这已经是我的第四篇博客学习卷积神经网络了.之前的文章分别是: 1,Keras深度学习之卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,当然主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程. 2,深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识,这次是对CNN进行深入的学习,对其原理知识认真学习,明白了神经网络如何识别图像,知道了卷积如何运行,池化如何计算,常用的卷积神经网络都有哪些等等. 3,Tensor

本文参考文献: Gehring J, Auli M, Grangier D, et al. Convolutional Sequence to Sequence Learning[J]. arXiv preprint arXiv:1705.03122, 2017. 被引次数:13   Dauphin Y N, Fan A, Auli M, et al. Language modeling with gated convolutional networks[J]. arXiv preprint a

本文介绍了利用机器学习实现胸部CT扫描图像自动判读的任务,这对我来说是一个有趣的课题,因为它是我博士论文研究的重点.这篇文章的主要参考资料是我最近的预印本 “Machine-Learning-Based Multiple Abnormality Prediction with Large-Scale Chest Computed Tomography Volumes.” CT扫描图像是一种大体积图像,大小约为512×512×1000灰度体素,用于描绘心脏.肺和胸部的其他解剖结构.胸部CT扫描图像