CNN(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络(简称CNN)最早可以追溯到20世纪60年代,Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究表明,大脑对外界获取的信息由多层的感受野(Receptive Field)激发完成的。在感受野的基础上,1980年 ...
之前所讲的图像处理都是小 patchs ,比如 或者 之类,考虑如下情形,对于一副 的图像,即 ,当隐层也有 节点时,那么W 的数量将达到 级别,为了减少参数规模,加快训练速度,CNN应运而生。CNN就像辟邪剑谱一样,正常人练得很挫,一旦自宫后,就变得很厉害。CNN有几个重要的点:局部感知 参数共享 池化。 局部感知 局部感知野。一般认为人对外界的认知是从局部到全局的,而图像的空间联系也是局部的像 ...
2016-04-21 10:17 0 2601 推荐指数:
CNN(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络(简称CNN)最早可以追溯到20世纪60年代,Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究表明,大脑对外界获取的信息由多层的感受野(Receptive Field)激发完成的。在感受野的基础上,1980年 ...
是近些年在机器视觉领域很火的模型,最先由 Yan Lecun 提出。 如果想学细节可以看 Andrej Karpathy 的 cs231n 。 How does it work? 给一张 ...
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 ...
论文 《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》通过CNN实现了文本分类。 论文地址: 666666 模型图: 模型解释可以看论文,给出code and comment:https ...
1、原理 1.1、基本结构 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是深度学习中的一种网络,它和其他神经网络最大的区别在于其独特的卷积层。通常情况下它是由多层网络组合而成,每层又包含由特征图组成的多个平面,而这些平面都是由多个独立神经元 ...
全连接神经网络(Fully connected neural network)处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢,还很容易导致过拟合问题。所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目。而卷积神经网络(Convolutional ...
前面Andrew Ng的讲义基本看完了。Andrew讲的真是通俗易懂,只是不过瘾啊,讲的太少了。趁着看完那章convolution and pooling, 自己又去翻了翻CNN的相关东西。 当时看讲义时,有一点是不太清楚的,就是讲义只讲了一次convolution和一次pooling ...
目录 Q1:CNN 中的全连接层为什么可以看作是使用卷积核遍历整个输入区域的卷积操作? Q2:1×1 的卷积核(filter)怎么理解? Q3:什么是感受野(Receptive field)? Q4:对含有全连接层的 CNN,输入图像的大小必须固定? Q5 ...