卷积神经网络(CNN)学习笔记1:基础入门 Posted on 2016-03-01   |   In Machine Learning  |   9 Comments  |   14935  Views 概述 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的.CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于,避免了对图像复杂的…

CNN的基本结构包括两层: 特征提取层:每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征.一旦该局部特征被提取后,它与其它特征间的位置关系也随之确定下来: 特征映射层:网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射是一个平面,平面上所有神经元的权值相等.特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数,使得特征映射具有位移不变性.此外,由于一个映射面上的神经元共享权值,因而减少了网络自由参数的个数.卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提…

激活函数Relu 最近几年卷积神经网络中,激活函数往往不选择sigmoid或tanh函数,而是选择relu函数.Relu函数的定义 $$f(x)= max(0,x)$$ Relu函数图像如下图所示: CNN示例 上图是一个CNN的示意图,一个卷积神经网络由若干卷积层.Pooling层.全连接层组成.你可以构建各种不同的卷积神经网络,它的常用架构模式为: INPUT -> [[CONV]*N -> POOL?]*M -> [FC]*K 也就是N个卷积层叠加,然后(可选)叠加一个Poolin…

计算机原理概念: 1.CPU和内存中的存储单元通信线路称为总线(BUS),总线是被指令和数据复用的,所以也称为前端总线. 2.计算机中计算频率的时间标准即晶体振荡器原理,精确计算时间长度,根据相同的时间统计变化的次数,即保持时钟同步. 3.每一个芯片在厂家生产时都有一个以微码(汇编语言)形式存在内置接口,完成一定意义上的智能操作. 4.CPU中控制器在未从存储器中提取全部数据交给运算器运算的过程中,已提取的数据存放 的位置叫寄存器,全部数据提取完之后才交给运算器进行运算(举例:1+1=?). 5…

此篇文章是本人在学习Vue是做的部分笔记的一个整理,内容不是很全面,希望能对阅读文章的同学有点帮助. 什么是Vue? Vue.js (读音 /vjuː/,类似于 view) 是一套构建用户界面的渐进式框架.与其他重量级框架不同的是,Vue 采用自底向上增量开发的设计.Vue 的核心库只关注视图层,它不仅易于上手,还便于与第三方库或既有项目整合.另一方面,当与单文件组件和 Vue 生态系统支持的库结合使用时,Vue 也完全能够为复杂的单页应用程序提供驱动. 学习Vue需要掌握HTML.CSS 和…

1.SpringCloud概述 微服务是一种架构方式,最终肯定需要技术架构去实施. 微服务的实现方式很多,但是最火的莫过于Spring Cloud了.SpringCloud优点: - 后台硬:作为Spring家族的一员,有整个Spring全家桶靠山,背景十分强大. - 技术强:Spring作为Java领域的前辈,可以说是功力深厚.有强力的技术团队支撑,一般人还真比不了 - 群众基础好:可以说大多数程序员的成长都伴随着Spring框架,试问:现在有几家公司开发不用Spring?SpringClou…

Oracle 数据库基本知识   [训练1] 显示DEPT表的指定字段的查询.               输入并执行查询:               SELECTdeptno,dname FROM dept;     显示结果如下:         DEPTNODNAME               --------------------------------                         10  ACCOUNTING                  20  RESE…

集合 集合:将多个元素放入到一个集合对象中去,对应的集合对象就可以用来存储多元素. Collection接口的子接口:Set接口和List接口. Map不是Collection接口的子接口. Collection接口是将一组对象以集合元素的形式组织到一起,在器子接口中分别实现不同的组织方式. Collection接口的创建需要使用其子接口中的实现类包括:ArrayList类.LinkedList类.Vector类.Stack类 LinkedList双向链表的存储结构,存储元素的规律是先进先出,后…

CNN学习笔记:卷积神经网络 卷积神经网络 基本结构 卷积神经网络是一种层次模型,其输入是原始数据,如RGB图像.音频等.卷积神经网络通过卷积(convolution)操作.汇合(pooling)操作和非线性激活函数的映射等一系列操作的层层堆叠,将高层语义信息逐层由原始信息中抽取出来,逐层抽象. 将信息逐渐抽象出来的过程称为前馈运算(Feed-Forward).通过计算预测值与真实值之间的误差和损失,凭借反向传播算法(Back-Propagation algorithm)将误差或损失由最后一层逐…

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.…