申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.36dsj.com/archives/24006 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习

卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                                  目标识别                               语义分割 卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的 卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级的分类特征 1.

卷积定义: 所谓卷积,其实是一种数学运算.但是在我们的学习生涯中,往往它都是披上了一层外衣,使得我们经常知其然不知其所以然.比如在信号系统中,他是以一维卷积的形式出现描述系统脉冲响应.又比如在图像处理中,他是以二维卷积的形式出现,可以对图像进行模糊处理.乍一看,两个形式风马牛不相及,但其实他们的本质都是统一的.可见,我们看待事物不仅要看他们的表象,还要从表象中分辨出他们的本质.下面进入正题. 卷积网络,也叫卷积神经网络(CNN),是一种专门依赖处理具有类似网络结构的数据的神经网络.卷积是一种特殊

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 4.1什么是人脸识别 Face verification人脸验证 VS face recognition人脸识别 Face verification人脸验证 人脸验证 输入是一张图片,以及人的姓名或者ID作为标签 输出是这张输入的图片是否是这个确定的人 这时候也被称为1对1问题 人脸识别 人脸识别问题比人脸验证问题困难的多,其输入为一个具有K个人的数据集,将一张图片作为输入,如果这张图片是这K个人

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 论文状态:Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 论文地址:https://arxiv.org/abs/1606.02228 github地址:https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark 在这篇文章中,作者在ImageNet上做了大量实验,对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响,对如何优化网络性能很有启发

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算. 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图. AlexNet网络的层结构如下: 1.Input:       图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1:    第1层卷积层的核大小11*11,96个核.步长(stride)为4,边缘填充(padding)为0. 3.MaxPool-1:     池化层-1对Conv-1进行池化,尺寸为3*3,步长为2. 4.Conv-2:    核尺寸:5*5,数量

卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码说明: 代码主要有三部分组成 第一部分: 数据读入 第二部分:模型的构建,用于生成loss和梯度值 第三部分:将数据和模型输入,使用batch_size数据进行模型参数的训练 第一部分:数据读入 第一步:输入文件的地址 第二步: 创建列表,用于文件数据的保存 第三步:使用pickle.load进行数

https://blog.csdn.net/saw009/article/details/80590245 关于LeNet-5卷积神经网络 S2层与C3层连接的参数计算的思考??? 首先图1是LeNet-5的整体网络结构图 图1 LeNet-5结构 该神经网络共有7层(不计输入层),输入图像大小为32×32. 层编号特点:英文字母+数字 英文字母代表以下一种: C→卷积层.S→下采样层(池化).F→全连接层 数字代表当前是第几层,而非第几卷积层(池化层.ec) 术语解释:参数→权重w与偏置b 连

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

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

Hinton第五课 突然不知道object recognition 该翻译成对象识别好,还是目标识别好,还是物体识别好,但是鉴于范围性,还是翻译成对象识别吧.这一课附带了两个论文<Convolutional Networks for Images,Speech,and Time-series>在前面翻译过:http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/40832953和<Gradient-based learning applie

供大家相互交流和学习,本人水平有限,若有各种大小错误,还请巨牛大牛小牛微牛们立马拍砖,这样才能共同进步!若引用译文请注明出处http://www.cnblogs.com/charleshuang/. 本文译自:http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html 文章中的代码截图不是很清晰,可以去上面的原文网址去查看. 1.动机 卷积神经网络(CNN)是多层感知机(MLP)的一个变种模型,它是从生物学概念中演化而来的.从Hubel和Wiesel早期对猫的视觉皮层

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

深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功.本人在多年之前也曾接触过神经网络.本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得. 第二篇,讲讲经典的卷积神经网络.我不打算详细描述卷积神经网络的生物学运行机理,因为网络上有太多的教程可以参考.这里,主要描述其数学上的计算过程,也就是如何自己编程去实现的问题. 1. 概述 回想一下BP神经网络.BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态,层与层的网络节点之间是全连接的.这样设想一下,如果BP网络中层与层之间的节点连接不再是全连接,

一.前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入,它将深度学习的思想引入到了神经网络当中,通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征,而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数,从而无监督的产生了最适合的分类特征.这个概括可能有点抽象,我尽量在下面描述细致一些,但如果要更深入了解整个过程的原理,需要去了解DeepLearning. 这篇文章会涉及到卷积的原理与图像特征提取的一般概念,并详细描述卷积神经网络的实现.但是由于精力有限,没有对人类视觉的分层以及机器学习等

1. 概述 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型,它的特殊性体现在两个方面,一方面它的神经元间的连接是非全连接的, 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的(即相同的).它的非全连接和权值共享的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(对于很难学习的深层结构来说,这是非常重要的),减少了权值的数量. 卷积网络最初是受视觉神经机制的启发而设计的,是为识别二维形状而设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移.比例缩放.倾斜或者共他 形式的变形具有高度不变性.1962年

卷积神经网络(CNN)概述 从多层感知器(MLP)说起 感知器 多层感知器 输入层-隐层 隐层-输出层 Back Propagation 存在的问题 从MLP到CNN CNN的前世今生 CNN的预测过程 卷积 下采样 光栅化 多层感知器预测 CNN的参数估计 多层感知器层 光栅化层 池化层 卷积层 最后一公里:Softmax CNN的实现 思路 其他 最近仔细学习了一下卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network),发现各处资料都不是很全面,经过艰苦努力终于弄清

Convolutional Neural Networks卷积神经网络 Contents 一:前导 Back Propagation反向传播算法 网络结构 学习算法 二:Convolutional Neural Networks卷积神经网络 三:LeCun的LeNet-5 四:CNNs的训练过程 五:总结 本文是我在20140822的周报,其中部分参照了以下博文或论文,如果在文中有一些没说明白的地方,可以查阅他们.对Yann LeCun前辈,和celerychen2009.zouxy09表示感谢

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