卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充.步幅.输入通道和输出通道的含义. 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据. 二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter).卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,…

[原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3]第三课:卷积神经网络 - 基础篇 提纲: 1. 链式反向梯度传到 2. 卷积神经网络 - 卷积层 3. 卷积神经网络 - 功能层 4. 实例:卷积神经网络MNIST分类 期待目标: 1. 清楚神经网络优化原理,掌握反向传播计算. 2. 掌握卷积神经网络卷积层的结构特点,关键参数,层间的连接方式. 3. 了解不同卷积神经网络功能层的作用,会进行简单的卷积神经网络结构设计. 4. 能够运行TensorFlow卷积神经网络 MNIST. …

卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充.步幅.输入通道和输出通道的含义.   二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据.   二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter).卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘…

一.计算机视觉 如图示,之前课程中介绍的都是64* 64 3的图像,而一旦图像质量增加,例如变成1000 1000 * 3的时候那么此时的神经网络的计算量会巨大,显然这不现实.所以需要引入其他的方法来解决这个问题. 二.边缘检测示例 边缘检测可以是垂直边缘检测,也可以是水平边缘检测,如上图所示. 至于算法如何实现,下面举一个比较直观的例子: 可以很明显的看出原来6 * 6的矩阵有明显的垂直边缘,通过3 * 3的过滤器(也叫做 "核")卷积之后,仍然保留了原来的垂直边缘特征,虽然这个边缘…

卷积神经网络(convolutional neural network).它是近年来深度学习能在计算机视觉中取得巨大成果的基石,它也逐渐在被其他诸如自然语言处理.推荐系统和语音识别等领域广泛使用. 目前我关注的问题是: 输入数据的构建,尤其是多输入.多输出的情况. finetune的实现,如何将已训练网络的部分层拿出来作为其他网络的一部分. 二维卷积层 二维卷积: 实现如下: def corr2d(X, K): h, w = K.shape Y = nd.zeros((X.shape[0] -…

一.卷积 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种在空间上共享参数的神经网络.使用数层卷积,而不是数层的矩阵相乘.在图像的处理过程中,每一张图片都可以看成一张“薄饼”,其中包括了图片的高度.宽度和深度(即颜色,用RGB表示). 在不改变权重的情况下,把这个上方具有k个输出的小神经网络对应的小块滑遍整个图像,可以得到一个宽度.高度不同,而且深度也不同的新图像. 卷积时有很多种填充图像的方法,以下主要介绍两种,一种是相同填充,一种是有效填充. 如图中紫色方框所…

作者: Sanjay Chan [ http://blog.csdn.net/chenzomi ] 背景 之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章,由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰,看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂,最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解. 于是在这里记录下所学到的知识,关于CNN 卷积神经网络,需要总结深入的知识有很多: 人工神经网络 ANN 如果对于人工神经网络或者神经元模型不是太了解,建议先去了解<人工神经网络ANN>. 卷积…

参考1 参考2 1. 计算机视觉 使用传统神经网络处理机器视觉的一个主要问题是输入层维度很大.例如一张64x64x3的图片,神经网络输入层的维度为12288. 如果图片尺寸较大,例如一张1000x1000x3的图片,神经网络输入层的维度将达到3百万,使得网络权重W非常庞大. 这样会造成两个后果: 一是神经网络结构复杂,数据量相对不够,容易出现过拟合: 二是所需内存.计算量较大.解决这一问题的方法就是使用卷积神经网络(CNN). 2. 边缘检测示例 神经网络由浅层到深层,分别可以检测出图片的边缘特…

目录 第一周 卷积神经网络基础 第二周 深度卷积网络:实例探究 第三周 目标检测 第四周 特殊应用:人脸识别和神经风格转换 第一周 卷积神经网络基础 垂直边缘检测器,通过卷积计算,可以把多维矩阵进行降维.如下图: 卷积运算提供了一个方便的方法来发现图像中的垂直边缘.例如下图: 对于3x3的过滤器,使用下面的数字组合鲁棒性比较高,这样的过滤器也称为Sobel过滤器. 还有一种称为Scharr的过滤器,如下: 随着深度学习的发展,我们学习的其中一件事就是当你真正想去检测出复杂图像的边缘,你不一定要去…

较好的讲解博客: 卷积神经网络基础 深度卷积模型 目标检测 人脸识别与神经风格迁移 译者注:本文翻译自斯坦福CS231n课程笔记ConvNet notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客和猴子翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改. 原文如下 内容列表: 结构概述 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 汇聚层 归一化层 全连接层 将全连接层转化成卷积层 卷积神经网络的结构 层的排列规律 层的尺寸设置规律 案例学习(LeNet / AlexNet / ZFNet…