在卷积神经网络(CNN)模型结构中,我们对CNN的模型结构做了总结,这里我们就在CNN的模型基础上,看看CNN的前向传播算法是什么样子的.重点会和传统的DNN比较讨论. 1. 回顾CNN的结构 在上一篇里,我们已经讲到了CNN的结构,包括输出层,若干的卷积层+ReLU激活函数,若干的池化层,DNN全连接层,以及最后的用Softmax激活函数的输出层.这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构.图中的CONV即为卷积层,POOL即为池化层,而FC即为DNN全连接层,包括了我

在FNN(DNN)的前向传播,反向梯度推导以及代码验证中,我们不仅总结了FNN(DNN)这种神经网络结构的前向传播和反向梯度求导公式,还通过tensorflow的自动求微分工具验证了其准确性.在本篇章,我们将专门针对CNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 注意: 本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍. 反向梯度求导涉及到矩阵微分和求导的相关知识,请见<神经网络的梯

1. CNN卷积网络-初识 2. CNN卷积网络-前向传播算法 3. CNN卷积网络-反向更新 1. 前言 我们已经了解了CNN的结构,CNN主要结构有输入层,一些卷积层和池化层,后面是DNN全连接层,最后是Softmax激活函数的输出层.这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构.图中的CONV即为卷积层,POOL即为池化层,而FC即为DNN全连接层,包括了我们上面最后的用Softmax激活函数的输出层. 2. 卷积层的前向传播 还是以上面的图片作为例子. 先考虑最简单

在本篇章,我们将专门针对vanilla RNN,也就是所谓的原始RNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 注意: 本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍. 反向梯度求导涉及到矩阵微分和求导的相关知识,请见<神经网络的梯度推导与代码验证>之数学基础篇:矩阵微分与求导 目录 4.1 vanilla RNN的前向传播 4.2 vanilla RNN的反向梯度推导 4.

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之CNN的前向传播和反向梯度推导 中,我们学习了CNN的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面.本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 需要用到的库有tensorflow和numpy,其中tensorflow其实版本>=2.0.0就行 import tensorflow as tf import n

最近在学习卷积神经网络,哎,真的是一头雾水!最后决定从阅读CNN程序下手! 程序来源于GitHub的DeepLearnToolbox 由于确实缺乏理论基础,所以,先从程序的数据流入手,虽然对高手来讲,这样有点太小儿科了,但觉得对于个人理解CNN网络的结构和数据流走向有较大帮助! 下面,将要分析CNN的前向传播算法cnnff.m 本程序所用的神经网络的结构如下图的结构体net所示 结构体net 包含5层 每层的结构 这五层的结构如下: 每层的结构分别如下: 为了方便自己理解,下面,分别对每一层的输

在一般的全联接神经网络中,我们通过反向传播算法计算参数的导数.BP 算法本质上可以认为是链式法则在矩阵求导上的运用.但 CNN 中的卷积操作则不再是全联接的形式,因此 CNN 的 BP 算法需要在原始的算法上稍作修改.这篇文章主要讲一下 BP 算法在卷积层和 pooling 层上的应用. 原始的 BP 算法 首先,用两个例子回顾一下原始的 BP 算法.(不熟悉 BP 可以参考How the backpropagation algorithm works,不介意的话可以看我的读书笔记) 最简单的例

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之数学基础篇:矩阵微分与求导中,我们总结了一些用于推导神经网络反向梯度求导的重要的数学技巧.此外,通过一个简单的demo,我们初步了解了使用矩阵求导来批量求神经网络参数的做法.在篇章,我们将专门针对DNN/FNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导. 注意:本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍. 目录 2.1 FNN(DNN)的前向传播 2.2 FNN(DNN)的反向传播 2.3 总结 参考资料 2

前言 在本篇章,我们将专门针对LSTM这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导. 关于LSTM的梯度推导,这一块确实挺不好掌握,原因有: 一些经典的deep learning 教程,例如花书缺乏相关的内容 一些经典的论文不太好看懂,例如On the difficulty of training Recurrent Neural Networks上有LSTM的梯度推导但看得我还是一头雾水(可能是我能力有限..) 网上关于LSTM的梯度推导虽多,但缺乏保证其正确性的验证实验 考虑到上述问题,本篇章

深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结. 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入和一个输出的模型,如下图: 输出和输入之间学习到一个线性关系,得到中间输出结果:$$z=\sum\limits_{i=1}^mw_ix_i + b$$ 接着是一个神经元激活函数: $$sign(z)=\begin{cases}

虽然学深度学习有一段时间了,但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清,用了很久也不是很了解.因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结.先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation). 1.前向传播 ​​ 如图所示,这里讲得已经很清楚了,前向传播的思想比较简单. 举个例子,假设上一层结点i,j,k,…等一些结点与本层的结点w有连接,那么结点w的值怎么算呢?就是通过上一层的i,j,k等结点以及对应的连接权值进行加权和运算,最终结果再

1.前向传播: template <typename Dtype> void SoftmaxLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) { ]->cpu_data(); Dtype* top_data = top[]->mutable_cpu_data(); Dt

1 神经网络 神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起,这样,一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入.例如,下图就是一个简单的神经网络: 我们使用圆圈来表示神经网络的输入,标上“”的圆圈被称为偏置节点,也就是截距项.神经网络最左边的一层叫做输入层,最右的一层叫做输出层(本例中,输出层只有一个节点).中间所有节点组成的一层叫做隐藏层,因为我们不能在训练样本集中观测到它们的值.同时可以看到,以上神经网络的例子中有3个输入单元(偏置单元不计在内),3个隐藏单元及一个输出单元. 我们用 

对于神经网络而言,每一个样本的输入与输入直接都是独立的,即预测的结果之间并没有联系 而对于RNN而言:不仅仅是有当前的输入,而且上一层的隐藏层也将进行输入,用于进行结果的预测.因此每一个输入都与之前的输入可以通过隐藏层的输入而产生联系. 这种特性在自然语言的处理中使用较广,即当前输入预测下一个词,与上一层隐藏层的传入有关 RNN的前向传播 比如预测ot结果,即输入xt,预测下一个词的结果即为ot, st表示的是当前隐藏层的个数,V表示将st进行np.argmax求得预测类别, 使用softmax

卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                                  目标识别                               语义分割 卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的 卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级的分类特征 1.

神经网络由各个部分组成 1.得分函数:在进行输出时,对于每一个类别都会输入一个得分值,使用这些得分值可以用来构造出每一个类别的概率值,也可以使用softmax构造类别的概率值,从而构造出loss值, 得分函数表示最后一层的输出结果,得分函数的维度对应着样本的个数和标签的类别数 得分结果的实例说明:一个输入样本的特征值Xi 1*4, w表示权重参数3*4,这里使用的是全连接y = w * x.T,输出结果为3*1, 这3个结果分别表示3种标签的得分值 代码说明: out = np.dot(x_ro

1. DNN神经网络的前向传播(FeedForward) 2. DNN神经网络的反向更新(BP) 3. DNN神经网络的正则化 1. 前言 神经网络技术起源于上世纪五.六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层.输出层和一个隐含层.输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果.但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,即它对稍复杂一些的函数都无能为力. 随着数学的发展,这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart.Williams.H

参考: TensorFlow 自定义模型导出:将 .ckpt 格式转化为 .pb 格式 TensorFlow 模型保存与恢复 snpe tensorflow 模型前向传播 保存ckpt  tensorbard查看 ckpt转pb  pb 转snpe dlc 实例 log文件 输入节点 图像高度 图像宽度 图像通道数 input0 6,6,3 输出节点 --out_node add snpe-tensorflow-to-dlc --graph ./simple_snpe_log/model200.

TensorFlow笔记-04-神经网络的实现过程,前向传播 基于TensorFlow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型 张量(tensor):多维数组(列表) 阶:张量的维数 计算图(Graph):搭建神经网络的计算过程,只搭建,不运算 会话(Session):执行计算图中的结点运算 神经网络的参数:即计算图中的权重,也可以说是神经元(后面会提到)线上的权重,用变量表示,一般会随机生成这些参数.生成参数的方法是让 w(神经元上的线)

  第一讲:人工智能概述       第三讲:Tensorflow框架         前向传播: 反向传播: 总的代码: #coding:utf-8 #1.导入模块,生成模拟数据集 import tensorflow as tf import numpy as np #np为科学计算模块 BATCH_SIZE = 8#表示一次喂入NN多少组数据,不能过大,会噎着 seed = 23455 #基于seed产生随机数 rng = np.random.RandomState(seed) #随机数返回