在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念.在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow .mxnet ,channels 都是必填的一个参数. channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档. 首先,是tensorflow中给出的,对于输入样本中 channels 的含义.一般的RGB图片,channels 数量是 3 (红.绿.蓝):而monochrome图片,channels 数量是 1 . channels :——tensorflow

转自: 知乎问题[能否对卷积神经网络工作原理做一个直观的解释?https://www.zhihu.com/question/39022858]中YJango 的回答; 因总是忘记回答地址,方便以后查阅. 图片识别--卷积神经网络 卷积神经网络就是让权重在不同位置共享的神经网络. (最牛逼的图)

CNN中feature map.卷积核.卷积核的个数.filter.channel的概念解释 参考链接: https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者写的很好,解决了很多基础问题. feather map理解 这个是输入经过卷积操作后输出的结果,一般都是二维的多张图片,在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的(像个豆腐皮一样),它们其中的每一个都被称为\(feature \quad map\) feather map

具体可以看这篇文章,写的很详细.https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397

斯坦福课程CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing lecture13:Convolutional neural networks -- for sentence classification 主要是学习笔记,卷积神经网络(CNN),因为其特殊的结构,在图像处理和语音识别方面都有很出色的表现.这里主要整理CNN在自然语言处理的应用和现状. 一.RNNs to CNNs 学过前面lecture的朋友,应该比较清楚.RNNs一般只能获

A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation  ECCV 2016 摘要:本文提出了一种 CNN cascade (CNN 级联)结构,根据一系列的定位(landmarks or keypoints),得到特定的 pose 信息,进行 语义 part 分割.前人有许多单独的工作,但是,貌似没有将这两个工作结合到一起,相互作用的 multi-task 的工作.本文就弥补这个缺口,提出一种 CNN cascade 的 tas

Person Re-Identification by Multi-Channel Parts-Based CNN with Improved Triplet Loss Function CVPR 2016 摘要:跨摄像机的行人再识别仍然是一个具有挑战的问题,特别是摄像机之间没有重叠的观测区域.本文中我们提出一种 多通道 基于part 的卷积神经网络模型,并且结合 改善的三元组损失函数 来进行最终的行人再识别.具体来说,所提出的 CNN 是由多个channel构成的,可以联合的学习 global

之前的博客我们已经对RNN模型有了个粗略的了解.作为一个时序性模型,RNN的强大不需要我在这里重复了.今天,让我们来看看除了RNN外另一个特殊的,同时也是广为人知的强大的神经网络模型,即CNN模型.今天的讨论主要是基于Tensorflow的CIFAR10教程,不过作为对比,我们也会对Tensorflow的MINST教程作解析以及对比.很快大家就会发现,逻辑上考虑,其实内容都是大同小异的.由于所对应的目标不一样,在数据处理方面可能存在着些许差异,这里我们以CIFAR10的为基准,有兴趣的朋友欢迎去

传感器数据集 这个项目使用了 WISDM (Wireless Sensor Data Mining) Lab 实验室公开的 Actitracker 的数据集. WISDM 公开了两个数据集,一个是在实验室环境采集的:另一个是在真实使用场景中采集的,这里使用的是实验室环境采集的数据. 测试记录:1,098,207 条 测试人数:36 人 采样频率:20 Hz 行为类型:6 种 走路 慢跑 上楼梯 下楼梯 坐 站立 传感器类型:加速度 测试场景:手机放在衣兜里面 数据分析 从 实验室采集数据下载地址

本文同步自我的知乎专栏: From Beijing with Love 机器学习和优化问题 很多机器学习方法可以归结为优化问题,对于一个参数模型,比如神经网络,用来表示的话,训练模型其实就是下面的参数优化问题: 其中L是loss function,比如神经网络中分类常用的cross-entropy. CNN学到了什么? 特征(Representation).把原始图像看做一个维度是像素×通道的向量,经过各种复杂的CNN结构,其实只不过成了另一个向量.这个向量所在的空间也许有更好的线性可分性,也许

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.

之前通过各种博客视频学习CNN,总是对参数啊原理啊什么的懵懵懂懂..这次上课终于弄明白了,O(∩_∩)O~ 上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点,视神经具有局部感受眼,一整张图的识别由多个局部识别点构成:不同神经元对不同形状有识别能力,且视神经具有叠加能力,高层复杂的图案可以由低层简单线条组成.之后人们发现经过conclusional的操作,可以很好反映视神经处理计算的过程,典型的是1998年LeCun发明的LeNet-5,可以极大地提升识别效果. 本文主要就convolutional laye

使用二维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 图像和一些时序数据集都可以用二维数据的形式表现,我们此次使用随机分布的二位数据构造一个简单的CNN-网络卷积-最大池化-全连接 参考代码 # Implementing Different Layers # --------------------------------------- # # We will illustrate how to use different types # of layers

使用一维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 神经网络对于一维数据非常重要,时序数据集.信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据,会频繁的使用到神经网络.我们在此利用一组一维数据构造卷积层-最大池化层-全连接层的卷积神经网络.希望给大家使用CNN处理一维数据一些帮助. 参考代码 # Implementing Different Layers # --------------------------------------- # # We will

在使用TF搭建CNN的过程中,卷积的操作如下 convolution = tf.nn.conv2d(X, filters, strides=[1,2,2,1], padding="SAME") 这个函数中各个参数的含义是什么呢? X:输入数据的mini-batch,为一个4D tensor:分别表示的含义为[n_batch,height,width,channel] filters:为卷积核,为一个4D tensor,分别表示的含义为 [filter_height, filter_wi

目录 Q1:CNN 中的全连接层为什么可以看作是使用卷积核遍历整个输入区域的卷积操作? Q2:1×1 的卷积核(filter)怎么理解? Q3:什么是感受野(Receptive field)? Q4:对含有全连接层的 CNN,输入图像的大小必须固定? Q5:什么是 Global Average Pooling(GAP)? Q6:什么是 depthwise separable convolution?Depthwise convolution 和 pointwise convolution 分别又

验证码的生成与识别 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10755361.html 目录 1.验证码的制作 2.卷积神经网络结构 3.训练参数保存与使用 4.注意事项 5.代码实现(python3.5) 6.运行结果以及分析 1.验证码的制作 深度学习一个必要的前提就是需要大量的训练样本数据,毫不夸张的说,训练样本数据的多少直接决定模型的预测准确度.而本节的训练样本数据(验证码:字母和数字组成)通过调

一.前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型. 二.池化Pooling 1.目标 降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平移了)正如卷积神经网络一样,在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元,只对应一小块感受野的区域.我们必须定义大小,步长,padding类型池化神经元没有权重值,它只是聚合输入根据取最

全连接神经网络(Fully connected neural network)处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多.参数增多除了导致计算速度减慢,还很容易导致过拟合问题.所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目.而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可以做到. 1. 卷积神经网络构成 图 1:卷积神经网络 输入层 整个网络的输入,一般代表了一张图片的像素矩阵.图 1中最左侧三维矩阵代表一张输入的图片,三维矩阵的长.宽代表了图

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向