CNN 的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征,并且可以学习到多个层次的特征:较浅的卷积层感知域较小,学习到一些局部区域的特征. 较深的卷积层具有较大的感知域,能够学习到更加抽象一些的特征.这些抽象特征对物体的大小.位置和方向等敏感性更低,从而有助于识别性能的提高. 卷积核具有平移不变性( translation invariance) 图像的大小不影响卷积,全连接层需要feature是固定大小. 经过多次卷积(还有pooling)以后,得到的图像越来越小,分辨率越来越低(粗略的图像)…

对于神经网络就是给他一个网络各个层之见的传导函数, 之所以这里面用卷积来替代普通的放射函数, 就是因为卷积算的快,hadmard 乘机比矩阵乘法的速度快一个次方,可能都不止. 对于高清晰度的图片算矩阵乘法简直就是计算量爆炸,用hadmard来算速度可以接受,效果还好,因为 大脑眼睛学家指出图片之所以不同就是因为他跟他临近点的亮度,色彩这些有不同.所以用一个小的矩阵做hadmard就能体现这些运算了,不用 矩阵乘法这么复杂的东西来刻画.最后还是建立网络然后训练就行了. 所以说回来本质还是一个1.建…

首先输入图像是28*28处理好的图. 第一层卷积:用5*5的卷积核进行卷积,输入为1通道,输出为32通道.即第一层的输入为:28*28图,第一层有32个不同的滤波器,对同一张图进行卷积,然后输出为32张特征图.需要32张特征图原因是能表示更多的特征. 第二层卷积:卷积核同样为5*5,但是输入为32通道,输出为64通道.即以第一层卷积池化激活后的图作为输入,有64个不同的滤波器,对32通道的图进行卷积,输出为64个特征图.…

在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念.在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow .mxnet ,channels 都是必填的一个参数. channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档. 首先,是tensorflow中给出的,对于输入样本中 channels 的含义.一般的RGB图片,channels 数量是 3 (红.绿.蓝):而monochrome图片,channels 数量是 1 . channels :——tensorflow…

自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用. 第一点,在学习Deep learning和CNN之前,总以为它们是很了不得的知识…

卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)在数字图像处理领域取得了巨大的成功,从而掀起了深度学习在自然语言处理领域(Natural Language Processing, NLP)的狂潮.2015年以来,有关深度学习在NLP领域的论文层出不穷.尽管其中必定有很多附庸风雅的水文,但是也存在很多经典的应用型文章.笔者在2016年也发表过一篇关于CNN在文本分类方面的论文,今天写这篇博客的目的,是希望能对CNN的结构做一个比较清晰的阐述,同时就目前的研究现状做一个…

https://www.jianshu.com/p/9da1f0756813 从编程实现角度学习Faster R-CNN(附极简实现) GoDeep 关注 2018.03.11 15:51* 字数 5820 阅读 1897评论 2喜欢 24 转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32404424 1 概述 在目标检测领域, Faster R-CNN表现出了极强的生命力, 虽然是2015年的论文, 但它至今仍是许多目标检测算法的基础,这在日新月异的深度学习领域十分难得.…

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn…

自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此 博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用. 第一点,在学习Deep learning和CNN之前,总以为它们是很了不得的知…

假期撸了几篇自定义View相关的东西,后两天下雨呆在家里还是效率太低Orz   每个Activity都包含一个Window对象,这个Window对象通常由PhoneWindow来实现[1],而每个Window都对应着一个View和一个ViewRootImpl,这里PhoneWindow对应了一个DecorView和ViewRootImpl,DecorView包含了整个View系统[1],ViewRootImpl就是连接Activity和整个View系统的纽带 DecorView将要显示的具体内容…