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

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

目录 写在前面 问题定义 一个例子 F(2, 3) 1D winograd 1D to 2D,F(2, 3) to F(2x2, 3x3) 卷积神经网络中的Winograd 总结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 随便翻一翻流行的推理框架(加速器),如NCNN.NNPACK等,可以看到,对于卷积层,大家不约而同地采用了Winograd快速卷积算法,该算法出自CVPR 2016的一篇 paper:Fast Algorithms for Convolu

卷积神经网络中 channels 分为三种:    (1):最初输入的图片样本的 channels ,取决于图片类型,比如RGB, channels=3    (2):卷积操作完成后输出的 out_channels ,取决于卷积核的数量.此时的 out_channels 也会作为下一次卷积时的卷积核的 in_channels    (3):卷积核中的 in_channels ,就是上一次卷积的 out_channels ,如果是第一次做卷积,就是1中样本图片的 channels 注意: 卷积核数

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图 因为很多 demo 都比较复杂,专门抽出这两个函数,写的 demo. 更多教程:http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy img = Ima

在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念.在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow .mxnet,channels 都是必填的一个参数. channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档. 首先,是 tensorflow 中给出的,对于输入样本中 channels 的含义.一般的RGB图片,channels 数量是 3 (红.绿.蓝):而monochrome图片,channels 数量是 1 . channels : Number of c

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

原文地址: https://blog.csdn.net/TwT520Ly/article/details/79540251 http://blog.csdn.net/TwT520Ly ------------------------------------------------------------------------------------------ 在二维卷积函数tf.nn.conv2d(),最大池化函数tf.nn.max_pool(),平均池化函数tf.nn.avg_pool()

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 / GoogLeNet / VGGNet) 计算上的考量 拓展资源 卷积神经网络(C

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

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

本教程将  主要面向代码,  旨在帮助您 深入学习和卷积神经网络.由于这个意图,我  不会花很多时间讨论激活功能,池层或密集/完全连接的层 - 将来会有  很多教程在PyImageSearch博客上将覆盖  每个层类型/概念  在很多细节. 再次,本教程是您  第一个端到端的例子,您可以训练一个现实的CNN(并在实际中看到它).我们将在本系列帖子中稍后介绍激活功能,汇集层和完全连接层的细节(尽管您应该已经知道卷积运算的基本知识); 但是在此期间,只需跟随,享受教训,并  学习如何使用Python

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

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

1 什么是激活函数? 激活函数,并不是去激活什么,而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留并映射出来(保留特征,去除一些数据中是的冗余),这是神经网络能解决非线性问题关键. 目前知道的激活函数有如下几个:sigmoid,tanh,ReLu,softmax. simoid函数也称S曲线:f(x)=11+e−x tanh:f(x)=tanh(x) ReLU:f(x)=max(x,0) softmax:f(x)=log(1+exp(x)) 2 神经网络中为什么要使用激活函数? 激活函数是用

卷积运算本质上就是在滤波器和输入数据的局部区域间做点积,最直观明了的方法就是用滑窗的方式,c++简单实现如下: 输入:imput[IC][IH][IW] IC = input.channels IH = input.height IW = input.width 卷积核: kernel[KC1][KC2][KH][KW] KC1 = OC KC2 = IC KH = kernel.height KW = kernel.width 输出:output[OC][OH][OW] OC = output

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

1. 概述 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型,它的特殊性体现在两个方面,一方面它的神经元间的连接是非全连接的, 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的(即相同的).它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物 神经网络,降低了网络模型的复杂度(对于很难学习的深层结构来说,这是非常重要的),减少了权值的数量. 卷积网络最初是受视觉神经机制的启发而设计的,是为识别二维形状而设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移.比例缩放.倾斜或者共他 形式的变形具有高度不变性.1962年

作为一个脱离了低级趣味的码农,春节假期闲来无事,决定做一些有意思的事情打发时间,碰巧看到这篇论文: A neural style of convolutional neural networks,译作卷积神经网络风格迁移. 这不是“暮光女”克里斯丁的研究方向吗?!连好莱坞女星都开始搞人工智能发paper,真是热的可见一斑! 这篇文章中讲述了如何用深层卷积神经网络来将一张普通的照片转化成一幅艺术风格的画作(比如梵高的星夜),可以看做是DL(deep learning)在NPR(非真实渲染non p

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeural Network,CNN) 19世纪60年代科学家最早提出感受野(ReceptiveField).当时通过对猫视觉皮层细胞研究,科学家发现每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像,即感受野.20世纪80年代,日本科学家提出神经认知机(Neocognitron)的概念,被视为卷积神经网络最初