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…

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…

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…

转自:http://suanfazu.com/t/caffe/281 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架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出.Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便立…

英文地址:https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/ 中文译文:http://mp.weixin.qq.com/s/X81gDdlXnte-H0lLEvsJGg 编译: Python开发者 -  MentosZ  英文:ujjwalkarn.me http://blog.jobbole.com/113819/ 什么是卷积神经网络,它为何重要? 卷积神经网络(也称作 ConvNets 或 CNN)是神经网络的一种…

来源于:https://tensorflow.google.cn/tutorials/estimators/cnn 强烈建议前往学习 tf.layers 模块提供一个可用于轻松构建神经网络的高级 API,还提供了一些有助于创建密集(全连接)层和卷积层.添加激活函数以及应用 dropout 正规化的方法.在本教程中,您将了解如何使用 layers 构建一个卷积神经网络模型来识别 MNIST 数据集中的手写数字. MNIST 数据集包含 60000 个训练样本和 10000 个测试样本,这些样本均为…

说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图是一个人工神经元的模型: (…

作者:szx_spark 1. Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5.这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点.有一个中心像素点会十分方便,便于指出过滤器的位置. 在没有padding的情况下,经过卷积操作,输出的数据维度会减少.以二维卷积为例,输入大小 \(n\times n\),过滤器大小\(f\times f\),卷积后输出的大小为\((n-f+1)\times(n-f+1)\). 为了避免这种情况发生,可以采取paddi…

本文转载自:https://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例…

转自http://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图…

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…

人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度. 一.从Caffe的开发中了解到的用户需求:深度学习的框架总会不断改变,Caffe也会有被新框架代替的一天.但是在开发Caffe的过程中,贾扬清发现大家喜欢的框架其实有着很多相似的地方,这些闪光点拥有很长的生命周…

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620 如果要提出一个新的神经网络结构,首先就需要引入像循环神经网络中“时间共享”这样的先验知识,降低学习所需要的训练数据需求量. 而卷积神经网络同样也引入了这样的先验知识:“空间共享”.下面就让我们以画面识别作为切入点,看看该先验知识是如何被引入到神经网络中的. 目录 视觉感知 画面识别是什么 识别结果取决于什么 图像表达 画面识别的输入 画面不变形 前馈神经网络做画面识别的不足 卷积神经网络做画面识别 局部连接 空…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet 前言:这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始,然后逐个讲解卷积神经网络结构,代码实现和优化方向. THE HISTORY OF NEURAL NETWORKS http://dataconomy.com/2017/04/history-neural-networks/…

1. 卷积神经网络 1.1 多层前馈神经网络 多层前馈神经网络是指在多层的神经网络中,每层神经元与下一层神经元完全互连,神经元之间不存在同层连接,也不存在跨层连接的情况,如图 11所示. 图 11 对于上图中隐藏层的第j个神经元的输出可以表示为: 其中,f是激活函数,bj为每个神经元的偏置. 1.2 卷积神经网络 1.2.1 网络结构 卷积神经网络与多层前馈神经网络的结构不一样,其每层神经元与下一层神经元不是全互连,而是部分连接,即每层神经层中只有部分的神经元与下一层神经元有连接,但是神经元之间…

一.计算机视觉 如图示,之前课程中介绍的都是64* 64 3的图像,而一旦图像质量增加,例如变成1000 1000 * 3的时候那么此时的神经网络的计算量会巨大,显然这不现实.所以需要引入其他的方法来解决这个问题. 二.边缘检测示例 边缘检测可以是垂直边缘检测,也可以是水平边缘检测,如上图所示. 至于算法如何实现,下面举一个比较直观的例子: 可以很明显的看出原来6 * 6的矩阵有明显的垂直边缘,通过3 * 3的过滤器(也叫做 "核")卷积之后,仍然保留了原来的垂直边缘特征,虽然这个边缘…

1. 卷积神经网络 1.1 多层前馈神经网络 多层前馈神经网络是指在多层的神经网络中,每层神经元与下一层神经元完全互连,神经元之间不存在同层连接,也不存在跨层连接的情况,如图 11所示. 图 11 对于上图中隐藏层的第j个神经元的输出可以表示为: 其中,f是激活函数,bj为每个神经元的偏置. 1.2 卷积神经网络 1.2.1 网络结构 卷积神经网络与多层前馈神经网络的结构不一样,其每层神经元与下一层神经元不是全互连,而是部分连接,即每层神经层中只有部分的神经元与下一层神经元有连接,但是神经元之间…

本文是对卷积神经网络的基础进行介绍,主要内容包含卷积神经网络概念.卷积神经网络结构.卷积神经网络求解.卷积神经网络LeNet-5结构分析.卷积神经网络注意事项. 一.卷积神经网络概念 上世纪60年代.Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究,提出了感受野这个概念.到80年代.Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念,能够看作是卷积神经网络的第一个实现网络,神经认知机将一个视觉模式分解成很多子模式(特征),然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理,它试图将视觉系统模型化,使其…

MNIST 手写数字识别 卷积神经网络 Pytorch框架 谨此纪念刚入门的我在卷积神经网络上面的摸爬滚打 说明 下面代码是使用pytorch来实现的LeNet,可以正常运行测试,自己添加了一些注释,方便查看. 代码实现 import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # Device configuration #这里是个python的三元表达式,…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果. 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载. 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist…

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…

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…

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…

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.…

一.卷积神经网络的简述 卷积神经网络将一个图像变窄变长.原本[长和宽较大,高较小]变成[长和宽较小,高增加] 卷积过程需要用到卷积核[二维的滑动窗口][过滤器],每个卷积核由n*m(长*宽)个小格组成,每个小格都有自己的权重值, 长宽变窄:过滤器的长宽决定的 高度变高:过滤器的个数决定的 输入:55000 × 784 = 28*28 输出:55000 × 10 lenet:两层卷积层(卷积层 + 池化层).两层全连接层 二.代码: 1.数据集: 下载好Mnist数据集加压到文件夹'MNIST_d…

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…

我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等.虽然现在已经开源了很多深度学习框架(比如MxNet,Caffe等),训练一个模型变得非常简单,但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗?你对softmax,softmax loss,cross entropy了解吗?相信很多人不一定清楚.虽然网上的资料很多,但是质量参差不齐,常常看得眼花缭乱.为了让大家少走弯路,特地整理了下这些知识点的来龙去脉,希望不仅帮助自…

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…