1.各层作用 输入层 输入层是整个神经网络的输入,一般代表的是图片的像素矩阵(一般为三维矩阵,即像素x像素x通道) 卷积层 每一层卷积都会提取数据特征,再经过组合和抽象形成更高阶的特征. 池化层 保留最显著的特征,提升模型的畸变容忍能力(平移不变性).池化层可以非常有效地缩小图片的尺寸.从而减少最后全连接层的参数,在加快计算速度的同时也防止了过拟合的产生,提高了模型的泛化能力.最大池化层(max pooling),计算图像区域内最大值,提取纹理效果较好:平均池化层(mean pooling),计…

http://colah.github.io/posts/2014-03-NN-Manifolds-Topology/ : 理解神经网络   ELU:…

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并…

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/248 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn…

0. 滤波器的大小选择 大部分卷积神经网络都会采用逐层递增(1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7)的方式. 每经过一次池化层,卷积层过滤器的深度都会乘以 2: 1. 权值共享:减轻过拟合 & 降低计算量 一个卷积层(Wx+b ⇒ ReLU ⇒ maxpooling)可以有多个不同的卷积核,而每一个卷积核都对应一个滤波后映射出的新图像,同一个新图像中的每一个像素都来自完全相同的卷积核,这就是卷积核的权值共享. 那么为什么要共享卷积核的权值参数呢? 降低模型复杂度以减轻过拟合: 降低计算量: 2. 待求参数数目…

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239 卷积层尺寸的计算原理 输入矩阵格式:四个维度,依次为:样本数.图像高度.图像宽度.图像通道数 输出矩阵格式:与输出矩阵的维度顺序和含义相同,但是后三个维度(图像高度.图像宽度.图像通道数)的尺寸发生变化. 权重矩阵(卷积核)格式:同样是四个维度,但维度的含义与上面两者都不同,为:卷积核高度.卷积核宽度.输入通道数.输出通道数(卷积核个数) 输入矩阵.权重矩阵.输出矩阵这三者之间的相互决定关系 卷积核的输入通道…

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne…

关于数据集 Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集.Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所. 说白了,就是看你穷的没钱搞研究,就施舍给你.Hinton.Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金,建立了神经计算和自适应感知项目. 这个项目结集了不少计算机科学家.生物学家.电气工程师.神经科学家.物理学家.心理学家,加速推动了DL的进程.从这个阵容来看,DL已经…

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…

1. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接.可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接.这个局部范围也叫感受野.第二个特性是相同颜色的线条代表了相同的权重,即权重共享.这样做有什么好处呢?一方面权重共享可以极大减小参数的数目,学习起来更加有…

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…

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…

第七部分 让 学习率 和 学习潜能 随时间的变化 光训练就花了一个小时的时间.等结果并非一个令人心情愉快的事情.这一部分.我们将讨论将两个技巧结合让网络训练的更快! 直觉上的解决的方法是,開始训练时取一个较高的学习率,随着迭代次数的增多不停的减小这个值.这是有道理的,由于開始的时候我们距离全局最长处很远.我们想要朝着最长处的方向大步前进:然而里最长处越近,我们就前进的越慎重,以免一步跨过去.举个样例说就是你乘火车回家,但你进家门的时候肯定是走进去.不能让火车开进去. 从讨论深度学习中初始化和学习…

http://blog.csdn.net/real_myth/article/details/52273930 卷积神经网络(CNN)新手指南 2016-07-29 18:22 Blake 1条评论 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)新手指南 引言 卷积神经网络:听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合,但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新.2012年神经网络开始崭露头角,那一年Alex Krizhevskyj在Imag…

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/05/05/3061457.html 前言: 本节主要是来简单介绍下stacked CNN(深度卷积网络),起源于本人在构建SAE网络时的一点困惑:见Deep learning:三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑).因为有时候针对大图片进行recognition时,需要用到无监督学习的方法去pre-training(预训练)stacked CNN的每层网络,然后用BP算法对整个网络进行fin…

本文同步自我的知乎专栏: From Beijing with Love 机器学习和优化问题 很多机器学习方法可以归结为优化问题,对于一个参数模型,比如神经网络,用来表示的话,训练模型其实就是下面的参数优化问题: 其中L是loss function,比如神经网络中分类常用的cross-entropy. CNN学到了什么? 特征(Representation).把原始图像看做一个维度是像素×通道的向量,经过各种复杂的CNN结构,其实只不过成了另一个向量.这个向量所在的空间也许有更好的线性可分性,也许…

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可…

之前的博文已经介绍了CNN的基本原理,本文将大概总结一下最近CNN在NLP中的句子建模(或者句子表示)方面的应用情况,主要阅读了以下的文献: Kim Y. Convolutional neural networks for sentence classification[J]. arXiv preprint arXiv:1408.5882, 2014. Kalchbrenner N, Grefenstette E, Blunsom P. A convolutional neural networ…

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录:AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址:SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN,在图片的行和列上做信息传递.可以有效的识别强先验结构的目标.论文提出了一个大型的车道检测数据集,用于进一步推动自动驾驶发展. 代码: 官方-torch Abstract 现今的CNN模型通常是由卷积…

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…

写在前面: 本系列笔记主要记录本人在阅读过程中的收获,尽量详细到实现层次,水平有限,欢迎留言指出问题~ 这篇文章被认为是深度学习应用于目标检测的开山之作,自然是要好好读一下的,由于文章是前些日子读的,所以仅凭记忆把印象深刻的地方记录一下,许多地方是自己理解,有错误请指出. 1. 算法的流程 这篇文章干了一件什么事情呢,就是用selective search生成一堆建议区域,然后把这些建议区域根据一定的准则做成分类训练集,微调预训练的CNN,C然后用CNN提取的特征和对应的类别训练SVM二分类器,…

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…

https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79112872 https://blog.csdn.net/and_w/article/details/70336506 https://hackernoon.com/visualizing-parts-of-convolutional-neural-networks-using-keras-…

卷积神经网络与普通的神经网络十分相似:他们都由神经元构成,这些神经元拥有可学习的权重和偏差.每一个神经元接收一些输入,执行点积运算并以非线性可选择地跟随它.整个网络仍然表征一个单个可微分的分数函数:从一端的单个图片像素到另一端的类别分数.他们在最后一个(全连接)层上仍然有一个损失函数(例如SVM或Softmax),并且我们为学习常规神经网络而设计的所有提示和技巧仍然适用. 那么什么改变了? CNN结构明确假设输入是图像,这允许我们将某些属性编码到架构中.这将使得前向函数更加有效地实现,并且大大减…

现有的最优方法在文本.人脸以及低光照图像上的盲图像去模糊效果并不佳,主要受限于图像先验的手工设计属性.本文研究者将图像先验表示为二值分类器,训练 CNN 来分类模糊和清晰图像.实验表明,该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性,可实现更广泛场景的盲图像去模糊. 论文:Learning a Discriminative Prior for Blind Image Deblurring(学习用于盲图像去模糊的判别先验) 我们提出了一种基于数据驱动的判别先验的盲图像去模糊方法.我们的工作是基于这…

本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一. 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域.CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识…

承接上上篇博客,在其基础上,加入了Wasserstein distance和correlation prior .其他相关工作.网络细节(maxout operator).训练方式和数据处理等基本和前文一致.以下是这两点改进的大概: Wasserstein convolutional neural network(WCNN)的低级层利用容易得到的大量VIS光谱训练,高级层划分为3部分:the NIR layer, the VIS layer and the NIR-VIS shared laye…

CNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积(Convolve)层的误差传到前一层的池化(Pool)层上,因为在CNN中是2D反传,与传统神经网络中的1D反传有点细节上的不同,下面通过一个简单的例子来详细分解一下这个反传步骤. 假设在一个CNN网络中,P代表某个池化层,K代表卷积核,C代表卷基层,首先来看一下前向(feed forward)计算,从一个池化层经过与卷积核(Kernel)的运算得到卷积层: 将前向计算的步骤进…