[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…

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…

深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循环神经网络,最早出现在20世纪80年代,主要是用于时序数据的预测和分类.它的基本思想是:前向将上一个时刻的输出和本时刻的输入同时作为网络输入,得到本时刻的输出,然后不断地重复这个过程.后向通过BPTT(Back Propagation Through Time)算法来训练得到网络的权重.RNN比CNN更加彻底的是,CNN通过卷积运算共享权重从而减少计算量,而RNN…

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…

1. 计算深度神经网络的时候,尽量向量化数据,不要用for循环.唯一用for循环的地方是依次在每一层做计算. 2. 最常用的检查代码是否有错的方法是检查算法中矩阵的维度. 正向传播: 对于单个样本,第i层网络 z[i] = W[i]a[i-1] + b[i], a[i] = f[i](z[i]). 其中,z[i]是n[i]*1,W[i]是n[i]*n[i-1],a[i-1]是n[i-1]*1,b[i]是n[i]*1. 对于向量化后的所有样本,第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + b…

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络,适合用于处理视频.语音.文本等与时序相关的问题.在循环神经网络中,神经元不但可以接收其他神经元的信息,还可以接收自身的信息,形成具有环路的网络结构. 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法来学习,即按照时间的逆序把误差一步步往前传递.而当输入序列比较长时,会产生梯度爆炸或梯度消失问题,这也叫做长期依赖问题.为了解决这个问题,门控机制被引入来改进循环神经网络,也就是长短期记忆网络(L…

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…

一.前述 调优对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对神经网络中的调优做一个总结. 二.神经网络超参数调优 1.适当调整隐藏层数对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了, 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络, 但是深度神经网络有更高的参数效率,神经元个数可以指数倍减少,并且训练起来也更快!(因为每个隐藏层上面神经元个数减少了可以完成相同的功能,则连接的参数就少了) 就好像直接画一个森林会很慢,但…

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…