欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 关于卷积神经网络CNN,网络和文献中有非常多的资料,我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了,就想着简单整理一下,以备查阅之需.如果读者是初接触CNN,建议可以先看一看"Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列"中关于CNN的介绍[1],是介绍我们常说的Lenet为例,相信会对初学者有帮助. Le…

参考:http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/45619685…

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积? 卷积的定义 从数学上讲,卷积就是一种运算,是我们学习高等数学之后,新接触的一种运算,因为涉及到积分.级数,所以看起来觉得很复杂. 我们称 其连续的定义为: 其离散的定义为: 这两个式子有一个共同的特征: 这个特征有什么意义呢? 我们令,当n变化时,只需要平移这条直线 在上面的公式中,是一个函数,也是一个函数,例如下图所示即 下图即 根据卷积公式,求即将变号为,然后翻转变成,若我们计算的卷积值, 当n=0时: 当n=1时:…

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例 2017年05月01日 13:28:21 cxmscb 阅读数 151413更多 分类专栏: 机器学习 深度学习 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的…

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向…

转自:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的.当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢.例如一张黑白的28*28的手写数字图片时,输入层的神经元就是784个,如下图所示: 若在中间只使用一层隐藏层,参数w就有784*15=11760多个:若输入的是28*28带有颜色的RGB格式的手写数字图…

验证码的生成与识别 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10755361.html 目录 1.验证码的制作 2.卷积神经网络结构 3.训练参数保存与使用 4.注意事项 5.代码实现(python3.5) 6.运行结果以及分析 1.验证码的制作 深度学习一个必要的前提就是需要大量的训练样本数据,毫不夸张的说,训练样本数据的多少直接决定模型的预测准确度.而本节的训练样本数据(验证码:字母和数字组成)通过调…

用Tensorflow实现卷积神经网络(CNN) 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10737065.html 目录 1.踩过的坑(tensorflow) 2.tensorboard 3.代码实现(python3.5) 4.运行结果以及分析 1.踩过的坑(tensorflow) 上一章CNN中各个算法都是纯手工实现的,可能存在一些难以发现的问题,这也是准确率不高的一个原因,这章主要利用tensorf…

http://www.sohu.com/a/134347664_642762 Lenet,1986年 https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt 介绍: 结构:由两个卷积层,两个池化层,以及两个全连接层组成. 卷积都是5*5的模板,stride=1,池化都是MAX. 特点: 应用: Alexnet,2012年 https://github.com/BVLC/caffe/blo…

一 实例探索 上一节我们介绍了卷积神经网络的基本构建,比如卷积层.池化层以及全连接层这些组件.事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络.最直观的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样,通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法.实际上在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务,也许你的任务也不例外.也就是说,如果有人已经训练或者计算出擅长识别猫.狗.人的神经网络或者神经网络框架,而你的计算…