import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=16) # 线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元, 是一种人工神经网络中常用的激活函数(activ

神经网络中的不变性 原文:https://blog.csdn.net/voxel_grid/article/details/79275637     个人认为cnn中conv层对应的是“等变性”(Equivariance),由于conv层的卷积核对于特定的特征才会有较大激活值,所以不论 上一层特征图谱(feature map)中的某一特征平移到何处,卷积核都会找到该特征并在此处呈现较大的激活值.这应该就是“等变性” 这种“等变性”是由conv层的 1局部连接 2权值共享 两个特性得到的. 所谓的

在使用fast rcnn以及faster rcnn做检测任务的时候,涉及到从图像的roi区域到feature map中roi的映射,然后再进行roi_pooling之类的操作.比如图像的大小是(600,800),在经过一系列的卷积以及pooling操作之后在某一个层中得到的feature map大小是(38,50),那么在原图中roi是(30,40,200,400),在feature map中对应的roi区域应该是roi_start_w = round(30 * spatial_scale);r

在前面的两篇博客中,我们介绍了DNN(深度神经网络)并使用keras实现了一个简单的DNN.在这篇博客中将介绍CNN(卷积神经网络),然后在下一篇博客中将使用keras构建一个简单的CNN,对cifar10数据集进行分类预测. CNN简介 我们可以想一个例子,假如我们现在需要对人进行识别分类,根据我们人类的思维,我们肯定是比较他的

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

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~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点 卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,

上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).在论文<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>中,作者提出通过缩小卷积核大小来构建更深的网络. Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的

前面讲了LeNet.AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet.GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文<Going Deeper with Convolutions>提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建GoogLeNet,并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一,ps:GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬. 关于深度网络的一些思考 在本系列最开始的几篇文

概述 虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略.利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进,使得网络达到了比AlexNet更好的效果.同时,作者用"消融方法"(ablation study)分析了图片各区域对网络分类的影响(通俗地说,"消融方法"就是去除图片中某些区域,分析网络的性能). 反卷积神经网络(D

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网

现代办公要将纸质文档转换为电子文档的需求越来越多,目前针对这种应用场景的系统为OCR系统,也就是光学字符识别系统,例如对于古老出版物的数字化.但是目前OCR系统主要针对文字的识别上,对于出版物的版面以及版面文字的格式的恢复,并没有给出相应的解决方案.对于版面恢复中主要遇到的困难是文字字体的恢复.对于汉字字体识别问题,目前主要有几种方法,但是都是基于人工特征提取的方法.以往的方法主要分为两大类,第一种为整体分析法,将一整片数据看做采用小波纹理分析抽取字体特征用于分类:使用滤波器提取文字的全局文字特

本例子用到了minst数据库,通过训练CNN网络,实现手写数字的预测. 首先先把数据集读取到程序中(MNIST数据集大约12MB,如果没在文件夹中找到就会自动下载): mnist = input_data.read_data_sets('data/MNIST_data', one_hot=True) Extracting data/MNIST/train-images-idx3-ubyte.gzExtracting data/MNIST/train-labels-idx1-ubyte.gzExt

网络中的网络NIN 之前介绍的LeNet,AlexNet,VGG设计思路上的共同之处,是加宽(增加卷积层的输出的channel数量)和加深(增加卷积层的数量),再接全连接层做分类. NIN提出了一个不同的思路,串联多个由卷积层和'全连接层'(1x1卷积)构成的小网络来构建一个深层网络. 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1312.4400.pdf nin的重点我总结主要就2点: mlpconv的提出(我们用1x1卷积实现),整合多个feature map上的特征．进一步增强非

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA

keras-基于CNN网络的Mnist数据集分类 1.数据的载入和预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD,Adam from keras.regularizers imp

CVPR2020:点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lin_Convolution_in_the_Cloud_Learning_Deformab

产生部分数据乱码的解决 标签: android部分中文乱码 2014-04-12 23:24 12366人阅读 评论(10) 收藏 举报 分类: [Android 基础](15) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 转载请表明出处:http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/23562939 问题描述:从网络中抓取html页面进行解析,解析后发现产生部分中文乱码. 由来:制作csdn客户端时产生 , http://blog

两台主机通信有两种情况:1.在同一网段中 2.不在同一网段中 (1.)在同一网段的通信过程 主机在应用层上的操作: TCP/IP协议上tcp的端口对应的各种应用程序,客户机要访问某个应用程序就会要求打开主机的这个固定的端口.而客户机自己会打开一个大于1024的随机端口用来跟对方的主机进行通信.用户使用应用程序编辑信息,一个单一的会话,实际上就是一个主机应用层之间的逻辑的软件连接. 主机在传输层的操作: 对数据分段(Segment),添加TCP报头(包含源端口,目的端口,顺序号等) 分段的原因: