About CNN（convolutional neural network）

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Deep Learning 学习随记（八）CNN（Convolutional neural network）理解

前面Andrew Ng的讲义基本看完了.Andrew讲的真是通俗易懂,只是不过瘾啊,讲的太少了.趁着看完那章convolution and pooling, 自己又去翻了翻CNN的相关东西. 当时看讲义时,有一点是不太清楚的,就是讲义只讲了一次convolution和一次pooling,而且第一次的convolution很容易理解,针对一副图像来的,但是经过一次convolution和pooling 后,一副图像变成了好多副特征图(feature map)这时候再进行convolution时,该…

About CNN（convolutional neural network）

NO.1卷积神经网络基本概念 CNN是第一个被成功训练的多层深度神经网络结构,具有较强的容错.自学习及并行处理能力.最初是为识别二维图像而设计的多层感知器,局部连接和权值共享网络结构类似于生物神经网络. 卷积神经网络的权值共享(weight sharing)的网络结构显著降低了模型的复杂度,减少了权值的数量. 神经网络NN的基本组成包括输入层,隐藏层和输出层.卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层(pooling layer,也叫下采样层). 卷积层通过一块块的卷积核(conventi…

使用CNN（convolutional neural nets）关键的一点是检测到的面部教程（四）:学习率，学习潜能，dropout

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…

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）

全连接神经网络(Fully connected neural network)处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多.参数增多除了导致计算速度减慢,还很容易导致过拟合问题.所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目.而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可以做到. 1. 卷积神经网络构成图 1:卷积神经网络输入层整个网络的输入,一般代表了一张图片的像素矩阵.图 1中最左侧三维矩阵代表一张输入的图片,三维矩阵的长.宽代表了图…

【转载】卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）

作者:wuliytTaotao 出处:https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/ 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接. 原文地址: https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/9488045.html -------------------------------------------…

4.5 RNN循环神经网络（recurrent neural network）

自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 RNN循环神经网络(recurrent neural network) 1.1.1 RNN简介 RNN循环神经网络会循环的加入上一时刻的状态作为输入,得出下一时刻的输出.解决的是具有时序关联性的问题,例如股票趋势预测,需要上一时刻的股票价格输入作为下一时刻的输出,又比如输入预测,当你输入I am s…

小白也能弄懂的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks ）

本系列主要是讲解卷积神经网络 - Convolutional Neural Networks 的系列知识,本系列主要帮助大家入门,我相信这是所有入门深度学习的初学者都必须学习的知识,这里会用更加直接和用大白话的方式向大家来介绍CNN,如果感兴趣的话就继续看下去吧. 卷积网络的基本结构卷积神经网络,简称CNN,是计算机视觉中的重要方法,可以用于计算机视觉中的图像分类.人脸识别.语音处理.文本信息处理等,可以看下面的图直观感受一下卷积神经网络的基本结构. 我们可以看到简单的卷积神经网络CNN结构…

深度学习：卷积神经网络（convolution neural network）

(一)卷积神经网络卷积神经网络最早是由Lecun在1998年提出的. 卷积神经网络通畅使用的三个基本概念为: 1.局部视觉域: 2.权值共享: 3.池化操作. 在卷积神经网络中,局部接受域表明输入图像与隐藏神经元的连接方式.在图像处理操作中采用局部视觉域的原因是:图像中的像素并不是孤立存在的,每一个像素与它周围的像素都有着相互关联,而并不是与整幅图像的像素点相关,因此采用局部视觉接受域可以类似图像的此种特性. 另外,在图像数据中存在大量的冗余数据,因此在图像处理过程中需要对这些冗余数据进行处理…

deeplearning.ai 序列模型 Week 1 RNN（Recurrent Neural Network）

1. Notations 循环序列模型的输入和输出都是时间序列.$x^{(i)<t>}$表示第$i$个输入样本的第$t$个元素,$T_x^{(i)}$表示输入的第$i$个样本的元素个数:$y^{(i)<t>}$表示第$i$个样本的输出的第$t$个元素,$T_y^{(i)}$表示第$i$个样本的输出的元素个数. 在NLP领域,为了描述一句话,会有一个词典(vocabulary),里面保存了所有的英文单词(一般包含3万到5万单词),每个单词依次有一个编号.这样每个单词都可以用一个向量表…

RNN（Recurrent Neural Network）的几个难点

1. vanish of gradient RNN的error相对于某个时间点t的梯度为: $\frac{\partial E_t}{\partial W}=\sum_{k=1}^{t}\frac{\partial E_t}{\partial y_t}\frac{\partial y_t}{\partial h_i}\frac{\partial h_t}{\partial h_k}\frac{\partial h_k}{\partial W}$ (公式1), 其中$h$是hidden n…