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.…

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.…

本文结合Deep learning的一个应用,Convolution Neural Network 进行一些基本应用,参考Lecun的Document 0.1进行部分拓展,与结果展示(in python). 分为以下几部分: 1. Convolution(卷积) 2. Pooling(降采样过程) 3. CNN结构 4.  跑实验 下面分别介绍. PS:本篇blog为ese机器学习短期班参考资料(20140516课程),本文只是简要讲最naive最simple的思想,重在实践部分,原理课上详述.…

在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章,感觉讲的特别直观明了,我整理了一下.首先介绍原理部分. [透析] 卷积神经网络CNN究竟是怎样一步一步工作的? 通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的.下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含"儿童"的过程,包括四个步骤:图像输入(InputImage)→卷积(Convolution)→最大池化(MaxPooling)→全连接神经网络(Fully-ConnectedNeural Network)计算.        首先将图片分割成如下图…

卷积神经网络(Convolutional Neural Network)的结构类似于神经网络,可以看做是对其的改进.它利用局部连接.权值共享.多核卷积.池化四个手段大大降低了参数的数目,使得网络的层数可以变得更深,并且能够合理的隐式的提取特征.CNN主要用来识别位移.缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形.由于其特征检测层通过训练数据进行学习,隐式地从训练数据中进行学习,避免了显式的特征抽取:再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同,所以网络可以并行学习,这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大…

1.介绍 在大部分传统机器学习场景里,我们先经过特征工程等方法得到特征表示,然后选用一个机器学习算法进行训练.在训练过程中,表示事物的特征是固定的. 后来嘛,后来深度学习就崛起了.深度学习对外推荐自己的一个很重要的点是--深度学习能够自动提取特征.如果你是从 DNN 开始了解深度学习,你会对 "深度学习能够自动提取特征" 很迷茫.但是如果你是从 CNN 开始了解深度学习的,你就会很自然地理解 "深度学习能够自动提取特征". 2.提取特征 CNN 网络主要有两个算子,…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,…

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖…

CNN原理和结构 观点提出 关于照片的三种观点引出了CNN的作用. 局部性:某一特征只出现在一张image的局部位置中. 相同性: 同一特征重复出现.例如鸟的羽毛. 不变性:subsampling下图片性质不变.类似于图片压缩. 相比与Fully Connected,减少了权重数目. 组成结构 卷积层 使用一个集合的滤波器在输入数据上滑动,得到内积,形成K张二维的激活图,作为该层卷积层的输出. 每类的滤波器寻找一种特征进行激活. 一个滤波器的高度必须与输入数据体的深度一致. 卷积层的输出深度是一…

参考博文: 深度学习基础--卷积--1*1的卷积核与全连接的区别:https://blog.csdn.net/wydbyxr/article/details/84061410 如何理解卷积神经网络中的1*1卷积:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/60868689 如何理解卷积神经网络中的权值共享:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/73650759 本文概述: 1. 卷积…