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深度学习方法（十一）：卷积神经网络结构变化——Google Inception V1-V4，Xception（depthwise convolution）

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.机器学习技术感兴趣的同学加入. 上一篇讲了深度学习方法(十):卷积神经网络结构变化--Maxout Networks,Network In Network,Global Average Pooling,本篇讲一讲Google的Inception系列net,以及还是Google的Xception.(扯一下,Google的Researcher们还是给了很多很棒的…

深度学习方法（十三）：卷积神经网络结构变化——可变形卷积网络deformable convolutional networks

上一篇我们介绍了:深度学习方法(十二):卷积神经网络结构变化--Spatial Transformer Networks,STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换,目的是增加CNN的旋转.平移.缩放.剪裁性.为什么要做这个很奇怪的结构呢?原因还是因为CNN不够鲁棒,比如把一张图片颠倒一下,可能就不认识了(这里mark一下,提高CNN的泛化能力,值得继续花很大力气,STN是一个思路,读者以及我自己应该多想想,还有什么方法?). 今天介绍的这一篇可变形卷积网络deformable co…

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例 2017年05月01日 13:28:21 cxmscb 阅读数 151413更多 分类专栏: 机器学习 深度学习 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的…

深度学习之卷积神经网络(CNN)的应用-验证码的生成与识别

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…

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积? 卷积的定义 从数学上讲,卷积就是一种运算,是我们学习高等数学之后,新接触的一种运算,因为涉及到积分.级数,所以看起来觉得很复杂. 我们称 其连续的定义为: 其离散的定义为: 这两个式子有一个共同的特征: 这个特征有什么意义呢? 我们令,当n变化时,只需要平移这条直线 在上面的公式中,是一个函数,也是一个函数,例如下图所示即 下图即 根据卷积公式,求即将变号为,然后翻转变成,若我们计算的卷积值, 当n=0时: 当n=1时:…

【神经网络与深度学习】卷积神经网络（CNN）

[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…

深度学习方法（十）：卷积神经网络结构变化——Maxout Networks，Network In Network，Global Average Pooling

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 最近接下来几篇博文会回到神经网络结构的讨论上来,前面我在"深度学习方法(五):卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning"一文中介绍了经典的CNN网络结构模型,这些可以说已经是家喻户晓的网络结构,在那一文结尾,我提到"是时候动一…

TensorFlow 深度学习笔记 卷积神经网络

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…

深度学习之卷积神经网络（CNN）

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…

深度学习之卷积神经网络CNN

转自:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的.当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢.例如一张黑白的28*28的手写数字图片时,输入层的神经元就是784个,如下图所示: 若在中间只使用一层隐藏层,参数w就有784*15=11760多个:若输入的是28*28带有颜色的RGB格式的手写数字图…