Pooling 为了解决convolved之后输出维度太大的问题 在convolved的特征基础上采用的不是相交的区域处理     http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/ 这里有一个cnn较好的介绍     Pooling also reduces the output dimensionality but (hopefully) keeps the most salie…

Convolution:   个特征,则这时候把输入层的所有点都与隐含层节点连接,则需要学习10^6个参数,这样的话在使用BP算法时速度就明显慢了很多. 所以后面就发展到了局部连接网络,也就是说每个隐含层的节点只与一部分连续的输入点连接.这样的好处是模拟了人大脑皮层中视觉皮层不同位置只对局部区域有响应.局部连接网络在神经网络中的实现使用convolution的方法.它在神经网络中的理论基础是对于自然图像来说,因为它们具有稳定性,即图像中某个部分的统计特征和其它部位的相似,因此我们学习到的某个部位…

1.机器学习 (1)监督学习:有数据和标签 (2)非监督学习:只有数据,没有标签 (3)半监督学习:监督学习+非监督学习 (4)强化学习:从经验中总结提升 (5)遗传算法:适者生存,不适者淘汰 2.神经网络 调参:使对最终结果敏感的神经元更加敏感,没有决定作用的神经元变得迟钝 3.CNN:卷积神经网络 (1)批量过滤器 (2)池化:解决 卷积时,神经层可能无意丢失一些信息 (3)处理过程:…

由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概80%,效果还不错,完全能满足使用,如…

本文主要内容是 CNN 的 BP 算法,看此文章前请保证对CNN有初步认识,可参考Neurons Networks convolutional neural network(cnn). 网络表示 CNN相对于传统的全连接DNN来说增加了卷积层与池化层,典型的卷积神经网络中(比如LeNet-5 ),开始几层都是卷积和池化的交替,然后在靠近输出的地方做成全连接网络,这时候已经将所有两维2D的特征maps转化为全连接的一维网络的输入.在前向传导或城中中,也只有两处与传统的 MLP 有所不同,分别是卷积…

同系列的第三篇,上一篇在:http://blog.csdn.net/jiluoxingren/article/details/9455721 连接数据库与SQL语句的Select语句初步 ”前文再续,书接上一回“我就不说了(额~不知不觉间说了,失误……).数据库我们已经建好了,重提一下上一章的结果,我们最后建立了一张Student的表,其中有StudentID(数字的双精度类型)和StudentName(文本类型.补充一下,2013中有[长文本]和[短文本],人名不会很长,根据上一章选择尽量小的…

之前的博客我们已经对RNN模型有了个粗略的了解.作为一个时序性模型,RNN的强大不需要我在这里重复了.今天,让我们来看看除了RNN外另一个特殊的,同时也是广为人知的强大的神经网络模型,即CNN模型.今天的讨论主要是基于Tensorflow的CIFAR10教程,不过作为对比,我们也会对Tensorflow的MINST教程作解析以及对比.很快大家就会发现,逻辑上考虑,其实内容都是大同小异的.由于所对应的目标不一样,在数据处理方面可能存在着些许差异,这里我们以CIFAR10的为基准,有兴趣的朋友欢迎去…

本文亮点: 将用于自然语言处理的CNN架构,从keras0.3.3搬运到了keras2.x,强行练习了Sequential+Model的混合使用,具体来说,是Model里嵌套了Sequential. 本文背景: 暑假在做一个推荐系统的小项目,老师让我们搜集推荐系统领域Top5的算法和模型,要求结合深度学习. 我和小伙伴选择了其中的两篇文献深入研究,我负责跑通文献Convolutional Matrix Factorization for Document Context-Aware Recomm…

网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下面言归正传: 在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网…

本文主要内容是 CNN 的 BP 算法,看此文章前请保证对CNN有初步认识. 网络表示 CNN相对于传统的全连接DNN来说增加了卷积层与池化层,典型的卷积神经网络中(比如LeNet-5 ),开始几层都是卷积和池化的交替,然后在靠近输出的地方做成全连接网络,这时候已经将所有两维2D的特征maps转化为全连接的一维网络的输入.在前向传导或城中中,也只有两处与传统的 MLP 有所不同,分别是卷积层前向传导,与 pooling 传导到卷积层,如下图所示: 在上图中,层 (l−1)(l−1) 可以为poo…

https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592389 Faster RCNN github : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster RCNN paper : https://arxiv.org/abs/1506.01497 Bound box regression详解 : http://download.csdn.net/download/zy1034092330/994…

目录 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集 二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型 三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程 四.讨论与结论 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层…

这几天没事,想着再学点一些视觉识别方向的东西,因为之前做了验证码识别,有了机器学习的信心,因此这次打算做个手势识别,参考了很多网上的图像处理方式,中间也遇到了很多问题,最终算是做出来了吧. 1.训练集获取 训练集获取用opencv打开摄像头进行录制,录制过程中对图像进行初步的处理,以满足训练集的降噪要求. 初步处理的函数如图 然后是录制 这里录制时指定了录制框,按下p进行保存.q退出. 2.搭建CNN 本来是直接用的tensorflow,之前也用的是,但是后来改用了keras,一来是因为我在te…

原文链接:https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner's-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks/ 借这篇文章进行卷积神经网络的初步理解(Convolutional Nerual Networks) Image Classification Image classification(图像分类) is the task of taking an inp…

[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…

第一个CNN代码,暂时对于CNN的BP还不熟悉.但是通过这个代码对于tensorflow的运行机制有了初步的理解 ''' softmax classifier for mnist created on 2019.9.28 author: vince ''' import math import logging import numpy import random import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensor…

小白的经典CNN复现(二):LeNet-5 各位看官大人久等啦!我胡汉三又回来辣(不是 最近因为到期末考试周,再加上老板临时给安排了个任务,其实LeNet-5的复现工作早都搞定了,结果没时间写这个博客,今天总算是抽出时间来把之前的工作简单总结了一下,然后把这个文章简单写了一下. 因为LeNet-5这篇文章实在是太--长--了,再加上内容稍稍有那么一点点复杂,所以我打算大致把这篇博客分成下面的部分: 论文怎么读:因为太多,所以论文里面有些部分可以选择性略过 论文要点简析:简单说一下这篇文章中提出了…

最近几天陆续补充了一些"线性回归"部分内容,这节继续机器学习基础部分,这节主要对CNN的基础进行整理,仅限于基础原理的了解,更复杂的内容和实践放在以后再进行总结. 卷积神经网络的基本原理 前面对全连接神经网络和深度学习进行了简要的介绍,这一节主要对卷积神经网络的基本原理进行学习和总结. 所谓卷积,就是通过一种数学变换的方式来对特征进行提取,通常用于图片识别中. 既然全连接的神经网络可以用于图片识别,那么为什么还要用卷积神经网络呢? 0.使用卷积神经网络的理由 (1)首先来看下面一张图片…

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/231 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…

目前越来越多的移动端混合开发方式,下面列举的大多数我都略微的尝试过,就初步的认识写个简单的心得: 开发方式 开发环境 是否需要AndroidSDK 支持跨平台 开发语言&技能 MUI Win+HBuilder 否 是 Html5+Css3 Javascript DeviceOne Win+DeviceOne 否 是 JavaScript ReactNative Win+AndroidSDK+Node 需要 是 React Xamarin Win+AndroidSDK+VisualStudio 需…

+BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: CSharpGL(29)初步封装Texture和Framebuffer +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: Texture和Framebuffer Texture和Framebuffer是OpenGL进行3D渲染高级效果必不可少的利器.有了Texture和Framebuffer就可以实现体渲染(Volume Rendering)等效果.现在到了对Texture和Framebuffer的创建.修改.使用进行封装的时候. +BIT祝威+悄悄在此…

经过上一篇的介绍,大家对于自定义View一定有了一定的认识,接下来我们就以实现一个图片下显示文字的自定义View来练习一下.废话不多说,下面进入我们的正题,首先看一下我们的思路,1.我们需要通过在values文件夹下添加一个attrs的文件,里面设置我们的自定义属性:2.通过重写View类,来获得我们设置的自定义属性的参数,并进行绘制:3.在我们的视图文件中进行引用.好了到这里我们的基本思路就已经形成,下面我们开始进行我们的实战编码操作. 第一步:在res目录下,values文件夹下,新建一个a…

很多人即便是在使用了Node之后也不知道它到底是什么,阅读完本文你应该会有一个初步的.具体的概念了.    Node的目标 提供一种简单的构建可伸缩网络程序的方法.那么,什么是可伸缩网络程序呢?可伸缩性就是通过增加资源使服务器容量产生线性增长的能力.可伸缩应用程序的特点:附加负载只需要增加资源,而不需要对应用程序本身进行大量修改.即我们只需要增加Node服务器的数量,我们可服务对象的数量便能大幅度增长. 注意,可伸缩网络程序的方法,即Node是一种解决问题的方法,那么,下面我们来看看当前存在的问…

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…

[入门级] 基于 visual studio 2010 mvc4 的图书管理系统开发初步 (二) Date  周六 10 一月 2015 By 钟谢伟 Category website development Tags asp.net / mvc4 相关资源 ibatis manual pro git 廖雪峰的官方网站 BookMS-V1.0 上一篇链接 任务简介 开发工具:VS2010 项目框架:MVC4 浏览器:Chrome 数据库ORM框架:iBatis.net 数据库:mysql 后端开…

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount…

本系列博客主要是以对战游戏为背景介绍3D对战网络游戏常用的开发技术以及C++高级编程技巧,有了这些知识,就可以开发出中小型游戏项目或3D工业仿真项目. 笔者将分为以下三个部分向大家介绍(每日更新): 1.实现基本通信框架,包括对游戏的需求分析.设计及开发环境和通信框架的搭建: 2.实现网络底层操作,包括创建线程池.序列化网络包等: 3.实战演练,实现类似于CS反恐精英的3D对战网络游戏: 技术要点:C++面向对象思想.网络编程.Qt界面开发.Qt控件知识.Boost智能指针.STL算法.STL.…

之所以要写这样的一篇博文的目的是对于大多数搞IT的人来说,一般都会对这个topic很感兴趣,因为底层架构直接关乎到一个公有云平台的performance,其实最主要的原因是我们的客户对此也非常感兴趣,毕竟很多客户以前都是做网络存储系统出身,他们对底层架构的兴趣甚至超过了Azure所提供的功能,基于以上原因,所以笔者感觉有必要初步分析一下Azure的底层架构. 在分析Azure的底层架构之前,我觉得有必要说一下Azure的所使用的硬件,其实在初期,Azure的cpu使用过AMD的,但是现在Azur…

最近在做一个CNN车型分类的任务,首先先简要介绍一下这个任务. 总共30个类,训练集图片为车型图片,类似监控拍摄的车型图片,训练集测试集安6:4分,训练集有22302份数据,测试集有14893份数据. 首先使用的是VGGNet网络, nn.Sequential { [input -> (1) -> (2) -> (3) -> (4) -> (5) -> (6) -> (7) -> (8) -> (9) -> (10) -> (11) -&g…

CozyRSS开发记录14-RSS源管理初步完工 1.添加源的响应 DialogHost.Show有几个版本的重载,加一个DialogClosingEventHandler参数.我们让添加源对话框的添加按钮响应时,将文本框里的字符串作为命令参数: 响应时,如果参数是string类型,就做添加源的操作: 2.读写到文件 在FeedManageService中,我们内部调用读写文件.在第一次取时读,每次修改时写: 就这样简单的几步,源管理的界面和功能就基本都完工了,接下来我们要开始真正的把RSS的内…