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 4.11一维和三维卷积 二维和一维卷积 对于2D卷积来说,假设原始图像为\(14*14*3\)的三通道图像,使用32个\(5*5*3\)的卷积核(其中3表示通道数,一般只关注感受野的大小,而卷积核的深度大小与输入的通道数相同)进行卷积,则得到大小为\(10*10*32\)大小的特征图. 对于1D卷积而言,假设原始图像为\(14*1\)的单通道灰度图像,使用16个\(5*1*1\)的卷积核(因为处理…

作者:szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广.因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用. 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为\(14\times 14\),过滤器大小为\(5\times 5\),二者做卷积,输出的数据维度为\(10\times 10\)(\(14-5+1=10\)).如果你对卷积维度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)…

4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.6多通道卷积 原理 对于一个多通道的卷积操作,可以将卷积核设置为一个立方体,则其从左上角开始向右移动然后向下移动,这里设置Padding模式为VALID,步长为1. 注意:卷积核中的颜色通道数必须与原始图像的颜色通道数一致. 如果想要只对红色通道有用的垂直边界,则设置卷积核为: 大小为\(3*3*3\) 识别垂直边界过滤器 如果想要对图像所有通道识别垂直边界,则设置卷积核为: 大小为\(3*3*3\) 多通道多卷积核…

5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1什么是序列模型 在进行语音识别时,给定了一个输入音频片段X,并要求输出片段对应的文字记录Y,这个例子中的输入和输出都输序列数据.因为X是一个按时序播放的序列音频而输出Y是一系列单词. 音乐生成使用的也是序列数据,在这个例子中只有输出数据Y是序列,而输入数据可以是空集也可以是个单一的整数,这个数可能指代想要生成的音乐风格也可能是你想要生成的那首曲子的前几个输入. 情感分类问题中,输入是一串文字,输出是情感的评价 DN…

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W…

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…

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…

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…

An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks 原文地址:https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/comment-page-4/?unapproved=31867&moderation-hash=1ac28e426bc9919dc1a295563f9c60ae#comment-31867 一.什么是卷积神经网络.为什么卷积神经网络很重要? 卷…

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…