https://www.quora.com/Why-and-how-are-convolutional-neural-networks-translation-invariant https://stats.stackexchange.com/questions/208936/what-is-translation-invariance-in-computer-vision-and-convolutional-neural-netwo 可参考上面两个问答,解释了平移不变性(translation

1.边缘检测示例 *表示卷积操作,标准表示.使用3*3的过滤器对其进行卷积,将3*3的覆盖在左侧上,并将运算结果相加:第二步将窗口向右移动一个单位,进行计算...横向之后再将窗格下移一个,进行循环.. 那么为什么能检测出呢? 对于左边的6*6的图像,要检测出中间的垂直部分.进行卷积运算之后,得到右边的结果,可以检测出其中的结果. 但是较粗,原因是6*6是比较小的.如果是1000*1000的话,效果会更好. 更多边缘检测: 同样可以进行水平检测 ,只不过卷积矩阵右旋90度. Sobel滤波器,优点

最近在看lecun大神的这篇经典文章:“Gradient-Based Learning Appliedto Document Recognition”,文章较老,但是对于lenet5的一些基础概念讲解浅显易懂,本文主要对lenet5的架构和设计讲一些我的粗浅理解,对一些问题写一些我的看法,同时我也提出了一些自己的疑惑,才疏学浅希望能和各位一起讨论. 这里再说一点我最近看博客的想法:对任何一种算法由于大家的背景不同理解上可能有偏差,尤其是原作者是外国人的一些算法,网上的一些中文翻译一些地方会存在问

Spatial Transformer Networks 简介 本文提出了能够学习feature仿射变换的一种结构,并且该结构不需要给其他额外的监督信息,网络自己就能学习到对预测结果有用的仿射变换.因为CNN的平移不变性等空间特征一定程度上被pooling等操作破坏了,所以,想要网络能够应对平移的object或者其他仿射变换后的object有更好的表示,就需要设计一种结构来学习这种变换,使得作用了这种变换后的feature能够能好的表示任务. 网络结构 上图中U表示输入feature map,通

目录 为什么传统 CNN 适用于 CV 任务,RNN 适用于 NLP 任务 RNN 原理 LSTM 原理 GRU 原理 RNN BPTT LSTM 如何解决 RNN 的梯度消失问题 怎样增加 LSTM 的长距离特征提取能力 为什么传统 CNN 适用于 CV 任务,RNN 适用于 NLP 任务 从模型特点上来说: 对于 CNN 每一个卷积核都可以看作是一个滤波器,卷积运算的本质是互相关运算,每个卷积核仅对于具有特定特征具有较大的激活值,而且 CNN 有参数共享和局部连接的特点,能够提取图像上不同位

1.图是什么? 本文给出得图的定义为:A graph represents the relations (edges) between a collection of entities (nodes). 即:图表示实体(节点)集合之间的关系(边). 其中 $V$  表示顶点,$E$  表示边,$U$  表示全局.可以看到每一个定义后面都有一个 attributes,这意味着我们不能只关注图的一个结构信息,还应该关注属性信息,比如节点的邻居数,边的权重,最长路径等等. $V$:节点信息(节点标识.

目标检测20年综述(2019) 摘要 Abstract 该综述涵盖了400篇目标检测文章,时间跨度将近四分之一世纪.包括目标检测历史上的里程碑检测器.数据集.衡量指标.基本搭建模块.加速技术,最近的sota检测模型.还引入了一些重要的目标检测应用,比如行人检测.人脸检测.文本检测等.对这些技术以及挑战做出深度的解析. 1. Introduction 目标检测的其中一个基本任务:什么物体?在什么位置? 目标检测是计算机图像任务的基础,比如实例分割.图像翻译.目标追踪. 从应用层面来看,目标检测又被

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

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

目录 I. 基础知识 II. 早期尝试 1. Neocognitron, 1980 2. LeCun, 1989 A. 概况 B. Feature maps & Weight sharing C. 网络设计 D. 实验 3. LeNet, 1998 III. 历史性突破:AlexNet, 2012 1. Historic 2. 困难之处 3. 选择CNN 4. 本文贡献 5. 网络设计 A. ReLU B. Training on Multiple GPUs C. Local Response

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层 在CNN提出

这个结构是10年Quoc V.Le等人提出的,这里的tiled,按照 Lecun的解释是Locally-connect non shared.即是局部连接,而且不是共享的,这是针对于权重来说的.本文翻译如有错误,还望指正,谢谢!!这篇论文是10年的,相比较来说四年的东西,比较旧了,可是这个tcnn在ng的ufldl最后也有提及(只有目录部分,ng没写完),而且也算是个cnn的变化,不过看效果没有获得the state of art.因为在cifar-10数据集上当前的效果都达到了91%,而且NI

From: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029 一个概念需经过反复的推敲以及时间的沉淀,之后才能真正理解 [OpenCV] Image Processing - Spatial Filtering [CNN] What is Convolutional Neural Network 何谓卷积? 首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(卷积核)和一个要处理的二维图像. 然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应

Ref: 从LeNet-5看卷积神经网络CNNs 关于这篇论文的一些博文的QAC: 1. 基本原理 MLP(Multilayer Perceptron,多层感知器)是一种前向神经网络(如下图所示),相邻两层网络之间全连接. sigmoid通常使用tanh函数和logistic函数. 1998年Yann LeCun在论文“Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition”中提出了LeNet-5,并在字母识别中取得了很好的效果.LeNet

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性

[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 Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(三)CNN常见问题总结 1. 概述 卷积神经网络是一种

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

模型的建立过程: 1959年,Hubel & Wiesel发现动物视觉皮层中的细胞负责检测感受野(receptive fields)中的光线.论文:Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex(1968) 1980年,Kunihiko Fukushima提出新认知机(neocognitron),被认为是CNN的前身.论文:Neocognitron: A self-organizing neural ne

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 Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning