转自:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135 CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型.图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构.一般而言,输入的字或者词用Word Embedding的方式表达,这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构,假设输入X包含m个字符,而每个字符的Word Embedding的长度为d,那么输入就是m*d的二维向量. 图1 自然语言处理中CNN模型…

Atitit 图像处理之理解卷积attilax总结 卷积的运算可以分为反转.平移,相乘,求和.        在图像处理中,图像是一个大矩阵,卷积模板是一个小矩阵.按照上述过程,就是先把小矩阵反转,然后平移到某一位置,小矩阵的每一个小格对应大矩阵里面的一个小格,然后把对应小格里面的数相乘,把所有对应小格相乘的结果相加求和,得出的最后结果赋值给小矩阵中央小格对应的图像中小格的值,替换原来的值.就是上述说到的,反转.平移.相乘.求和.        一般图像卷积就是从第一个像素(小格)开始遍历到最后…

本文转载自:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/51812459 通俗理解卷积神经网络(cs231n与5月dl班课程笔记) 1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会,那时“机器学习”非常火,很多人都对其抱有巨大的热情.当我2013年再次来到北京时,有一个词似乎比“机器学习”更火,那就是“深度学习”. 本博客内写过一些机器学习相关的文章,但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份,毕竟自…

CNN笔记:通俗理解卷积神经网络 2016年07月02日 22:14:50 v_JULY_v 阅读数 250368更多 分类专栏: 30.Machine L & Deep Learning 机器学习十大算法系列   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/v_JULY_v/article/details/51812459 通俗理解卷积神经网络(cs231n与5月dl班课程笔记) 1…

即使我们从理论上理解了卷积神经网络,在实际进行将数据拟合到网络时,很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑.本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状. 让我们看看一个例子.CNN的输入数据如下图所示.我们假设我们的数据是图像的集合. 输入的形状 你始终必须将4D数组作为CNN的输入.因此,输入数据的形状为(batch_size,height,width,depth),其中第一维表示图像的batch大小,其他三个维表示图像的各个属性,即高度,宽度和深度.深度就是色彩通道的数量…

在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow.mxnet,channel 都是必填的一个参数 在 tensorflow 中,对于输入样本中 channels 的含义,一般是RGB图片,channels的数量是3(R.G.B).而灰度图是的channels是1: mxnet 中,一般channels的含义是:每个卷积层中卷积核的数量. 为了更好的理解,下面举个例子.图片来自 吴恩达老师的深度学习课程 假设有一个 6x6x3的图片样本,使用 3x3x3的卷积核.此时输入的 ch…

利用CNN卷积神经网络进行训练时,进行完卷积运算,还需要接着进行Max pooling池化操作,目的是在尽量不丢失图像特征前期下,对图像进行downsampling. 首先看下max pooling的具体操作:整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块(pooling size).每个小块内只取最大的数字,再舍弃其他节点后,保持原有的平面结构得出 output. 相应的,对于多个feature map,操作如下,原本64张224X224的图像,经过Max Pooling后,变成了64张112X…

此篇文章是Denny Britz关于CNN在NLP中应用的理解,他本人也曾在Google Brain项目中参与多项关于NLP的项目. · 翻译不周到的地方请大家见谅. 阅读完本文大概需要7分钟左右的时间,如果您有收获,请点赞关注 :) 一.理解NLP中的卷积神经网络(CNN) 现在当我们听到神经网络(CNN)的时候,一般都会想到它在计算机视觉上的应用,尤其是CNN使图像分类取得了巨大突破,而且从Facebook的图像自动标注到自动驾驶汽车系统,CNN已经成为了核心. 最近,将CNN应用于NLP也…

啰嗦开场白 读本科期间,信号与系统里面经常讲到卷积(convolution),自动控制原理里面也会经常有提到卷积.硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理,里面也是各种大把大把卷积的概念.至于最近大火的深度学习,更有专门的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),在图像领域取得了非常好的实际效果,已经把传统的图像处理的方法快干趴下了.啰啰嗦嗦说了这么多卷积,惭愧的是,好像一直以来对卷积的物理意义并不是那么清晰.一是上学时候只是简单考试,没有仔细思考过具体…

一.深度卷积神经网络学习笔记(一): 1. 这篇文章以贾清扬的ppt说明了卷积的实质,更说明了卷积输出图像大小应该为: 假设输入图像尺寸为W,卷积核尺寸为F,步幅(stride)为S(卷积核移动的步幅),Padding使用P(用于填充输入图像的边界,一般填充0),那么经过该卷积层后输出的图像尺寸为(W-F+2P)/S+1. 2.它写出为什么会用padding?卷积核大小该如何确定?stride该如何确定? 二. Caffe的卷积原理: 1.这篇文章把卷积的过程写得非常形象化,用简单的例子用明白了…