前言,好久不见,大家有没有想我啊.哈哈.今天我们来随便说说卷积神经网络. 1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用,卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积,从图像像素中提取图像特征,这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式.另外,卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小,简化了网络模型,提高了训练的效率. 2 卷积神经网络的架构 卷积神经网络与原始神经网络有什么区别呢,现在我分别给他们的架构图. 图 1 普通深度…

卷积神经网络是看matlab 的一个toolbox入的门: https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 还有一篇原理推导文献,全是公式: http://cogprints.org/5869/1/cnn_tutorial.pdf 贴上之前做的ppt 然后是帮助理解卷积网络的一张图,太赞!!! 初学神经网络,觉得还有很多可以深入,像递归卷积网络,深度信念(DNN),迁移学习等等,希望能有志同者一起讨论,互相进步!…

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…

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,…

1. 卷积神经网络结构 卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层都是一个变换(映射),常用卷积convention变换和pooling池化变换,每种变换都是对输入数据的一种处理,是输入特征的另一种特征表达:每层由多个二维平面组成,每个平面为各层处理后的特征图(feature map). 常见结构: 输入层为训练数据,即原始数据,网络中的每一个特征提取层(C-层)都紧跟着一个二次提取的计算层(S-层),这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力.具体C层和S层的个数不确定…

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…

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…

从神经网络到卷积神经网络(CNN)我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构      • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer 1.数据输入层该层要…

卷积神经网络CNN总结 从神经网络到卷积神经网络(CNN)我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构      • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC laye…

我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构      • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer 1.数据输入层该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预…

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…

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…

本文部分内容来自zouxy09的博客.谢谢.http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 以及斯坦福大学深度学习教程:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL教程 CNN结构的连接比权值多非常多,由于权值共享.CNN通过数据驱动的方式学习得到一些滤波器,作为提取输入的特征的一种方法. 典型CNN中開始几层都是卷积和下採样交替,然后在最后是一些全连接层. 在全连接层时已经将全部两维特征m…

content 概述 文字识别系统LeNet-5 简化的LeNet-5系统 卷积神经网络的实现问题 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…

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…

[神经网络与深度学习]卷积神经网络(CNN) 标签:[神经网络与深度学习] 实际上前面已经发布过一次,但是这次重新复习了一下,决定再发博一次. 说明:以后的总结,还应该以我的认识进行总结,这样比较符合我认知的习惯,而不是单纯的将别的地方的知识复制过来,这样并起不到好的总结效果.相反,如果能够将自己的体会写下来,当有所遗忘时还能顺着当时总结的认识思路,重新"辨识"起来,所以,要总结,而不要搬运知识. 起初并不理解卷积神经的卷积与结构是什么,后来通过了一个比较好的例子才对卷积神经网络有了初…

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar…

mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的.但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建. 程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述. 首先,下载并加载数据: import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru…

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…

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…

Theano下用CNN(卷积神经网络)做车牌中文字符OCR 原文地址:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50989742 之前时间一直在看 Michael Nielsen 先生的 Deep Learning 教程. 用了他的代码在theano下测试了下中文车牌字符的识别.由于我没有GPU,简单的在进行了16个epoch之后,识别率达到了 98.41% ,由于图像本来质量就不高,达到这个识别率,效果挺不错了. 一共 31 类 车牌中文字符数据来源于…

VS2013配置Caffe卷积神经网络工具(64位Windows 7)--准备依赖库 2014年4月的时候自己在公司就将Caffe移植到Windows系统了,今年自己换了台电脑,想在家里也随便跑跑,本来也装了Ubuntu可以很方便的配置好,无奈在家的风格是"娱乐的时候抽空学习",所以移植到Windows还是很有必要的.但是,公司禁止将公司内部资料带出,很多地方又都忘记了,周末磨了一天终于移植完,本篇为记录将Caffe移植至Windows7 x64系统下的一些关键步骤.第一步先看看这老些…

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…

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…

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…

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…