深度学习之卷积神经网络（CNN）学习

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例

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

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)学习笔记1：基础入门

卷积神经网络(CNN)学习笔记1:基础入门 Posted on 2016-03-01 | In Machine Learning | 9 Comments | 14935 Views 概述卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的.CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于,避免了对图像复杂的…

深度学习之卷积神经网络(CNN)的应用-验证码的生成与识别

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…

深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现（一）

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…

深度学习之卷积神经网络CNN

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…

深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现（二）

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…

卷积神经网络CNN学习笔记

CNN的基本结构包括两层: 特征提取层:每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征.一旦该局部特征被提取后,它与其它特征间的位置关系也随之确定下来: 特征映射层:网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射是一个平面,平面上所有神经元的权值相等.特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数,使得特征映射具有位移不变性.此外,由于一个映射面上的神经元共享权值,因而减少了网络自由参数的个数.卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提…

【转载】深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现（一）

原文地址: 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…

卷积神经网络 CNN 学习笔记

激活函数Relu 最近几年卷积神经网络中,激活函数往往不选择sigmoid或tanh函数,而是选择relu函数.Relu函数的定义 $$f(x)= max(0,x)$$ Relu函数图像如下图所示: CNN示例上图是一个CNN的示意图,一个卷积神经网络由若干卷积层.Pooling层.全连接层组成.你可以构建各种不同的卷积神经网络,它的常用架构模式为: INPUT -> [[CONV]*N -> POOL?]*M -> [FC]*K 也就是N个卷积层叠加,然后(可选)叠加一个Poolin…

【深度学习系列】手写数字识别卷积神经--卷积神经网络CNN原理详解(一)

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.…

深度学习之卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络(CNN)因为在图像识别任务中大放异彩,而广为人知,近几年卷积神经网络在文本处理中也有了比较好的应用.我用TextCnn来做文本分类的任务,相比TextRnn,训练速度要快非常多,准确性也比较高.TextRnn训练慢得像蜗牛(可能是我太没有耐心),以至于我直接中断了训练,到现在我已经忘记自己到底有没有成功训练一只TextRnn了. 卷积神经网络可以说是非常优美了,卷积操作(局部连接和权值共享)和池化操作,极大地减少了模型的参数,大大加快了模型训练的速度,才使得神经网络得以如此大规模的…

【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理

【神经网络与深度学习】卷积神经网络（CNN）

[神经网络与深度学习]卷积神经网络(CNN) 标签:[神经网络与深度学习] 实际上前面已经发布过一次,但是这次重新复习了一下,决定再发博一次. 说明:以后的总结,还应该以我的认识进行总结,这样比较符合我认知的习惯,而不是单纯的将别的地方的知识复制过来,这样并起不到好的总结效果.相反,如果能够将自己的体会写下来,当有所遗忘时还能顺着当时总结的认识思路,重新"辨识"起来,所以,要总结,而不要搬运知识. 起初并不理解卷积神经的卷积与结构是什么,后来通过了一个比较好的例子才对卷积神经网络有了初…

TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 浅谈卷积神经网络 CNN

前言上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录一.卷积神经网络的原理二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字…

深度学习方法（五）：卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning

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…

【RS】Automatic recommendation technology for learning resources with convolutional neural network - 基于卷积神经网络的学习资源自动推荐技术

[论文标题]Automatic recommendation technology for learning resources with convolutional neural network (2016 ISET) [论文作者]Xiaoxuan Shen, Baolin Yi*, Zhaoli Zhang,Jiangbo Shu, and Hai Liu [论文链接]Paper(5-pages // Double column) <札记非FY> [摘要] 自动学习资源推荐已经成为一个越来…

卷积神经网络CNN全面解析

卷积神经网络(CNN)概述从多层感知器(MLP)说起感知器多层感知器输入层-隐层隐层-输出层 Back Propagation 存在的问题从MLP到CNN CNN的前世今生 CNN的预测过程卷积下采样光栅化多层感知器预测 CNN的参数估计多层感知器层光栅化层池化层卷积层最后一公里:Softmax CNN的实现思路其他最近仔细学习了一下卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network),发现各处资料都不是很全面,经过艰苦努力终于弄清…

卷积神经网络CNN总结

从神经网络到卷积神经网络(CNN)我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer 1.数据输入层该层要…

paper 162:卷积神经网络(CNN)解析

卷积神经网络(CNN)解析: 卷积神经网络CNN解析概揽 Layers used to build ConvNets 卷积层Convolutional layer 池化层Pooling Layer 全连接层Fully-connected layer 卷积神经网络架构 Layer Patterns Layer Sizing Patterns Case Studies 参考卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应…

卷积神经网络(CNN,ConvNet)

卷积神经网络(CNN,ConvNet) 卷积神经网络(CNN,有时被称为 ConvNet)是很吸引人的.在短时间内,变成了一种颠覆性的技术,打破了从文本.视频到语音等多个领域所有最先进的算法,远远超出了其最初在图像处理的应用范围. CNN 由许多神经网络层组成.卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的.网络中每个滤波器的深度从左到右增加.最后通常由一个或多个全连接的层组成: 图 1 卷积神经网络的一个例子 Convnets 背后有三个关键动机:局部感受野.共享权重和池化. 局部感受野如果想保留…

卷积神经网络CNN原理以及TensorFlow实现

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…

写给程序员的机器学习入门 (八) - 卷积神经网络 (CNN) - 图片分类和验证码识别

这一篇将会介绍卷积神经网络 (CNN),CNN 模型非常适合用来进行图片相关的学习,例如图片分类和验证码识别,也可以配合其他模型实现 OCR. 使用 Python 处理图片在具体介绍 CNN 之前,我们先来看看怎样使用 Python 处理图片.Python 处理图片最主要使用的类库是 Pillow (Python2 PIL 的 fork),使用以下命令即可安装: pip3 install Pillow 一些简单操作的例子如下,如果你想了解更多可以参考 Pillow 的文档: # 打开图片 >>…

python机器学习卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络(CNN) 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 一.简介卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer). 卷积神经网络包括一维卷积神经网络.二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络. 一维卷积神经网络常应用于序列类的数据处理: 二维卷积神…

卷积神经网络(CNN)反向传播算法

在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中,我们对CNN的前向传播算法做了总结,基于CNN前向传播算法的基础,我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结.在阅读本文前,建议先研究DNN的反向传播算法:深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 1. 回顾DNN的反向传播算法我们首先回顾DNN的反向传播算法.在DNN中,我们是首先计算出输出层的$\delta^L$:$$\delta^L = \frac{\partial J(W,b)}{\partial z^L} = \frac{\partial J…

卷积神经网络(CNN)前向传播算法

在卷积神经网络(CNN)模型结构中,我们对CNN的模型结构做了总结,这里我们就在CNN的模型基础上,看看CNN的前向传播算法是什么样子的.重点会和传统的DNN比较讨论. 1. 回顾CNN的结构在上一篇里,我们已经讲到了CNN的结构,包括输出层,若干的卷积层+ReLU激活函数,若干的池化层,DNN全连接层,以及最后的用Softmax激活函数的输出层.这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构.图中的CONV即为卷积层,POOL即为池化层,而FC即为DNN全连接层,包括了我…

基于MNIST数据的卷积神经网络CNN

基于tensorflow使用CNN识别MNIST 参数数量:第一个卷积层5x5x1x32=800个参数,第二个卷积层5x5x32x64=51200个参数,第三个全连接层7x7x64x1024=3211264个参数,第四个输出层1024x10=10240个参数,总量级为330万个参数,单机训练时间约为30分钟. 关于优化算法:随机梯度下降法的learning rate需要逐渐变小,因为随机抽取样本引入了噪音,使得我们在最小点处的随机梯度仍然不为0.对于batch gradient descent不…

卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用

一.神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开. 对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开.但为什么效果不好,主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则,我们无法控制其分布,当绿色的点中混杂几个蓝色的点,就很难分开了,及时用曲线可以分开,这…

深度学习FPGA实现基础知识10(Deep Learning（深度学习）卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN))

需求说明:深度学习FPGA实现知识储备来自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 说明:图文并茂,言简意赅. 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…

卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习)

分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算. 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图. AlexNet网络的层结构如下: 1.Input: 图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1: 第1层卷积层的核大小11*11,96个核.步长(stride)为4,边缘填充(padding)为0. 3.MaxPool-1: 池化层-1对Conv-1进行池化,尺寸为3*3,步长为2. 4.Conv-2: 核尺寸:5*5,数量…

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