LeNet – 5网络 网络结构为: 输入图像是:32x32x1的灰度图像 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv1:28x28x6 池化层:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool1:14x14x6 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv2:10x10x16 池化层Pool2:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool2:5x5x16 然后将Pool2展开,得到长度为400的向量 经过第一个全连接层,

刚开始接触深度学习.卷积神经网络的时候非常懵逼,不知道从何入手,我觉得应该有一个进阶的过程,也就是说,理应有一些基本概念作为奠基石,让你有底气去完全理解一个庞大的卷积神经网络: 本文思路: 一.我认为学习卷积神经网络必须知道的几个概念: 1.卷积过程: 我们经常说卷积神经网络卷积神经网络,到底什么才是卷积?网络层卷积过程到底怎么实现?我们在这里借鉴了另一位博客大牛的动态图来给大家演示一下, 图作者文章在此: http://blog.csdn.net/silence1214/article/det

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu

一 实例探索 上一节我们介绍了卷积神经网络的基本构建,比如卷积层.池化层以及全连接层这些组件.事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络.最直观的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样,通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法.实际上在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务,也许你的任务也不例外.也就是说,如果有人已经训练或者计算出擅长识别猫.狗.人的神经网络或者神经网络框架,而你的计算

VGG16内置于Keras,可以通过keras.applications模块中导入. --------------------------------------------------------将VGG16 卷积实例化:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- from

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

一.为什么要进行实例探究? 通过他人的实例可以更好的理解如何构建卷积神经网络,本周课程主要会介绍如下网络 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152层) Inception 二.经典网络 1.LeNet-5 该网络主要针对灰度图像训练的,用于识别手写数字. 该网络是在1980s提出的,当时很少用到Padding,所以可以看到随着网络层次增加,图像的高度和宽度都是逐渐减小的,深度则不断增加. 另外当时人们会更倾向于使用Average Pooling,但是现在则更推荐使用Max

2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).论文下载 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.论文主要针对卷积神经网络的深度对大规模图像集识别精度的影响,主要贡献是使用很小的卷积核(\

https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79112872 https://blog.csdn.net/and_w/article/details/70336506 https://hackernoon.com/visualizing-parts-of-convolutional-neural-networks-using-keras-

网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下面言归正传: 在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网

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

1.LeNet LeNet是指LeNet-5,它是第一个成功应用于数字识别的卷积神经网络.在MNIST数据集上,可以达到99.2%的准确率.LeNet-5模型总共有7层,包括两个卷积层,两个池化层,两个全连接层和一个输出层. import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable #方形卷积核和等长的步长 m1=nn.Conv2d(16,33,3,stride=2) #非长方形卷积核,非等长的步长和边界填充 m

一.导论 在图像语义分割领域,困扰了计算机科学家很多年的一个问题则是我们如何才能将我们感兴趣的对象和不感兴趣的对象分别分割开来呢?比如我们有一只小猫的图片,怎样才能够通过计算机自己对图像进行识别达到将小猫和图片当中的背景互相分割开来的效果呢?如下图所示: 而在2015年出来的FCN,全卷积神经网络完美地解决了这个问题,将曾经mean IU(识别平均准确度)只有百分之40的成绩提升到了百分之62.2(在Pascal VOC数据集上跑的结果,FCN论文上写的),像素级别识别精确度则是90.2%.这已

[任务一]视频学习心得及问题总结 根据下面三个视频的学习内容,写一个总结,最后列出没有学明白的问题. [任务二]代码练习 在谷歌 Colab 上完成代码练习,关键步骤截图,并附一些自己的想法和解读. [任务三]展望学习 结合论文自学谷歌提出的 Inception V1 至 V4, 以及 MobileNets,整理一个学习心得. [任务四]实战练习 AI研习社新上了一个比赛 “ 工业表面纹理缺陷检测 ”,奖金3000元.比赛链接:https://god.yanxishe.com/80 比赛时间为7

DEADLINE: 2020-08-01 22:00 写在最前面: 本周学习的是卷积神经网络,是本课程重点中的重点,大家务必要熟练掌握. 本周的学习任务包括 视频学习 . 代码练习 .论文讲解 三部分. 1. 视频学习 ● 深度学习的数学基础 (下载地址:https://www.jianguoyun.com/p/DStBQ98QrKKIBhis-K4D) 这部分是桑老师给课程加的内容,大家看看,科普下就好,看不太明白也没有关系 有部分同学事已经学过这些视频,可以略过 ● 卷积神经网络 (下载地址

第二次作业:卷积神经网络 part 1 视频学习 数学基础 受结构限制严重,生成式模型效果往往不如判别式模型. RBM:数学上很漂亮,且有统计物理学支撑,但主流深度学习平台不支持RBM和预训练. 自编码器:正则自编码器.稀疏自编码器.去噪自编码器和变分自编码器. 概率/函数形式统一: 欠拟合.过拟合解决方案: 欠拟合:提高模型复杂度 决策树:拓展分支 神经网络:增加训练轮数 过拟合1:降低模型复杂度 优化目标加正则项 决策树:剪枝 神经网络:early stop.dropout 过拟合2:数据增

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar

mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的.但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建. 程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述. 首先,下载并加载数据: import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru

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