4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.6多通道卷积 原理 对于一个多通道的卷积操作,可以将卷积核设置为一个立方体,则其从左上角开始向右移动然后向下移动,这里设置Padding模式为VALID,步长为1. 注意:卷积核中的颜色通道数必须与原始图像的颜色通道数一致. 如果想要只对红色通道有用的垂直边界,则设置卷积核为: 大小为\(3*3*3\) 识别垂直边界过滤器 如果想要对图像所有通道识别垂直边界,则设置卷积核为: 大小为\(3*3*3\) 多通道多卷积核…

作者:szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广.因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用. 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为\(14\times 14\),过滤器大小为\(5\times 5\),二者做卷积,输出的数据维度为\(10\times 10\)(\(14-5+1=10\)).如果你对卷积维度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)…

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 4.11一维和三维卷积 二维和一维卷积 对于2D卷积来说,假设原始图像为\(14*14*3\)的三通道图像,使用32个\(5*5*3\)的卷积核(其中3表示通道数,一般只关注感受野的大小,而卷积核的深度大小与输入的通道数相同)进行卷积,则得到大小为\(10*10*32\)大小的特征图. 对于1D卷积而言,假设原始图像为\(14*1\)的单通道灰度图像,使用16个\(5*1*1\)的卷积核(因为处理…

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢. 本文的论文来自: Notes on Convolutio…

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W…

先一层一层的说卷积神经网络是啥: 1:卷积层,特征提取 我们输入这样一幅图片(28*28): 如果用传统神经网络,下一层的每个神经元将连接到输入图片的每一个像素上去,但是在卷积神经网络中,我们只把输入图像的一部分连接到下一层的神经元上. 比如每个神经元连接对应的一个5*5的区域: 这个输入图像的区域被称为隐藏神经元的局部感受野(local receptive fields),它是输入像素上的一个小窗口.每个连接学习一个权重.而隐藏神经元同时也学习一个总的偏置.可以把特定的隐藏神经元看作是在学习分…

An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks 原文地址:https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/comment-page-4/?unapproved=31867&moderation-hash=1ac28e426bc9919dc1a295563f9c60ae#comment-31867 一.什么是卷积神经网络.为什么卷积神经网络很重要? 卷…

英文地址:https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/ 中文译文:http://mp.weixin.qq.com/s/X81gDdlXnte-H0lLEvsJGg 编译: Python开发者 -  MentosZ  英文:ujjwalkarn.me http://blog.jobbole.com/113819/ 什么是卷积神经网络,它为何重要? 卷积神经网络(也称作 ConvNets 或 CNN)是神经网络的一种…

卷积神经网络(CNN)概述 Introduce 卷积神经网络(convolutional neural networks),简称CNN.卷积神经网络相比于人工神经网络而言更适合于图像识别.语音识别等任务.本文主要涉及卷积神经网络的概念介绍,首先介绍卷积神经网络相比于人工神经网络的优势,其次介绍卷积神经网络的基本结构,最后我们分别介绍神经网络的各个部件从而完整的了解CNN. 以下均为初学者笔记,若有错误请不吝指出. Advantages of Convolutional Neural Networ…