1. 自定义神经网络卷积核权重 神经网络被深度学习者深深喜爱,究其原因之一是神经网络的便利性,使用者只需要根据自己的需求像搭积木一样搭建神经网络框架即可,搭建过程中我们只需要考虑卷积核的尺寸,输入输出通道数,卷积方式等等. 当我们使用惯了自带的参数后,当我们要自定义卷积核参数时,突然有种无从下手的感觉,哈哈哈哈哈哈哈哈~~,请允许我开心下,嘿嘿!因为笔者在初入神经网络时也遇到了同样的问题,当时踩了太多坑了,宝宝想哭(灬ꈍ ꈍ灬)!让我悲伤的是,找遍了各个资源区,也没有找到大家的分享.因此,我想把

先一层一层的说卷积神经网络是啥: 1:卷积层,特征提取 我们输入这样一幅图片(28*28): 如果用传统神经网络,下一层的每个神经元将连接到输入图片的每一个像素上去,但是在卷积神经网络中,我们只把输入图像的一部分连接到下一层的神经元上. 比如每个神经元连接对应的一个5*5的区域: 这个输入图像的区域被称为隐藏神经元的局部感受野(local receptive fields),它是输入像素上的一个小窗口.每个连接学习一个权重.而隐藏神经元同时也学习一个总的偏置.可以把特定的隐藏神经元看作是在学习分

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

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

关于卷积操作是如何进行的就不必多说了,结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的. 代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的组件函数,首先是determine_padding(filter_shape, output_shape="same"): def determine_padding(filter_shape, output_shape="same"): # No paddin

卷积层Conv的输入:高为h.宽为w,卷积核的长宽均为kernel,填充为pad,步长为Stride(长宽可不同,分别计算即可),则卷积层的输出维度为: 其中上开下闭开中括号表示向下取整. MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel,则池化层的输出维度也适用于上述公司计算. 具体计算可以AlexNet为例.

这已经是我的第四篇博客学习卷积神经网络了.之前的文章分别是: 1,Keras深度学习之卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,当然主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程. 2,深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识,这次是对CNN进行深入的学习,对其原理知识认真学习,明白了神经网络如何识别图像,知道了卷积如何运行,池化如何计算,常用的卷积神经网络都有哪些等等. 3,Tensor

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

说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图是一个人工神经元的模型: (

开局一张图,内容全靠编. 上图引用自 [卷积神经网络-进化史]从LeNet到AlexNet. 目前常用的卷积神经网络 深度学习现在是百花齐放,各种网络结构层出不穷,计划梳理下各个常用的卷积神经网络结构. 目前先梳理下用于图像分类的卷积神经网络 LeNet AlexNet VGG GoogLeNet ResNet 本文是关于卷积神经网络的开山之作LeNet的,之前想着论文较早,一直没有细读,仔细看了一遍收获满满啊. 本文有以下内容: LeNet 网络结构 LeNet 论文 LeNet keras实

一.卷积神经网络(CNN) 1.常见的CNN结构有:LeNet-5.AlexNet.ZFNet.VGGNet.ResNet等.目前效率最高的是ResNet. 2.主要的层次: 数据输入层:Input Layer 卷积计算层:CONV Layer ReLU激励层:ReLU Incentive Layer(功能就是和激活函数一样,具有非线性的能力) 池化层:Pooling Layer(压缩形式,降低复杂度) 全联接层: FC Layer 备注 :Batch Normalization Layer 3

4.3目标检测 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.10 region proposals候选区域与R-CNN 基于滑动窗口的目标检测算法将原始图片分割成小的样本图片,并传入分类器进行检测. 基于卷积神经网络的滑动窗口目标检测方法把原始图像分割成小的网格,并分别在网格中检测是否有目标对象. 有人提出在基于普通滑动的目标检测方法中有很多小的样本图片中是空的是没有意义的,所以通过 图像分割 技术将原始图像分割成上千个子图片,然后在这上千个子图片中使用分类算法实现目标检测技术

来源于:https://tensorflow.google.cn/tutorials/estimators/cnn 强烈建议前往学习 tf.layers 模块提供一个可用于轻松构建神经网络的高级 API,还提供了一些有助于创建密集(全连接)层和卷积层.添加激活函数以及应用 dropout 正规化的方法.在本教程中,您将了解如何使用 layers 构建一个卷积神经网络模型来识别 MNIST 数据集中的手写数字. MNIST 数据集包含 60000 个训练样本和 10000 个测试样本,这些样本均为

一.卷积神经网络简介 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). 一般地,CNN的基本结构包括两层,其一为特征提取层,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;其二是特征映射层,网络的

本文转载自:https://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例

CNN学习笔记:卷积神经网络 卷积神经网络 基本结构 卷积神经网络是一种层次模型,其输入是原始数据,如RGB图像.音频等.卷积神经网络通过卷积(convolution)操作.汇合(pooling)操作和非线性激活函数的映射等一系列操作的层层堆叠,将高层语义信息逐层由原始信息中抽取出来,逐层抽象. 将信息逐渐抽象出来的过程称为前馈运算(Feed-Forward).通过计算预测值与真实值之间的误差和损失,凭借反向传播算法(Back-Propagation algorithm)将误差或损失由最后一层逐

转自http://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W

[附上个人git完整代码地址:https://github.com/Liuyubao/Tensorflow-CNN] [如有疑问,更进一步交流请留言或联系微信:523331232] Reference 本文主要参考以下链接: Google<Tensorflow实战> http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.html http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ https://blog.cs

卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是深度学习的代表算法之一 .具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类,因此也被称为“平移不变人工神经网络”.随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进,卷积神经网络得到了快速发展,并被应用于计算机视觉.自然语言处理等领域. 卷积是通过两个函数 f,g 生成第三个函数的一种数学算子,表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积.数学定义公式: 事实上,在卷积网络上使用的离散卷积,也就是不连续的,它是一种运算方式,也就是按照卷积核,将输

讲授卷积神经网络核心思想.卷积层.池化层.全连接层.网络的训练.反向传播算法.随机梯度下降法.AdaGrad算法.RMSProp算法.AdaDelta算法.Adam算法.迁移学习和fine tune等. 大纲: 卷积神经网络简介 视觉神经网络的核心思想 卷积神经网络的核心思想 卷积运算 卷积层的原理 多通道卷积 池化层的原理 全连接层 卷积网络结构 训练算法简介 卷积层的反向传播 池化层的反向传播 全连接层的反向传播 完整的反向传播算法 随机梯度下降法 参数值初始化 学习率的设定 梯度下降法的改