原文:深度卷积神经网络学习笔记(一)

.卷积操作实质: 输入图像 input volume ,在深度方向上由很多slice组成,对于其中一个slice,可以对应很多神经元,神经元的weight表现为卷积核的形式,即一个方形的滤波器 filter 如 X ,这些神经元各自分别对应图像中的某一个局部区域 local region ,用于提取该区域的特征。如果该slice对应的神经元参数共享,那么相当于只有一个卷积核作用于所有的局部区域 ...

2016-07-30 21:20 0 23613 推荐指数:

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深度学习-卷积神经网络的发展-笔记

  CNN的开山之作是LeCun提出的LeNet-5,而其真正的爆发阶段是2012年AlexNet取得ImageNet比赛的分类任务的冠军,并且分类准确率远远超过利用传统方法实现的分类结果,AlexNet之后,深度学习便一发不可收拾,分类准确率每年都被刷榜,下图展示了模型的变化情况,随着模型的变 ...

Fri Nov 15 04:50:00 CST 2019 0 330
深度学习笔记二:卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络CNN 1. 绪论 1. 卷积神经网络的应用 基本应用:分类、检索、检测、分割 2. 传统神经网络 VS 卷积神经网络 深度学习三部曲: 放一个知乎上写的辅助理解CNN的文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27908027 Step 1. 搭建 ...

Sun Aug 02 05:43:00 CST 2020 0 1081
神经网络深度学习 邱锡鹏 第5章 卷积神经网络 读书笔记

卷积神经网络(CNN)是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络卷积神经网络最早主要是用来处理图像信息。在用全连接前馈网络来处理图像时,会存在以下两个问题: (1)参数太多:随着隐藏层神经元数量的增多,参数的规模也会急剧增加。这会导致整个神经网络的训练效率非常低,也很容易出现 ...

Fri Feb 21 06:05:00 CST 2020 0 810
深度学习卷积神经网络

,结点,单元,像素点,patch 局部感受野的大小 = 滤波器的大小 1、 引入   在人工神经网络 ...

Mon Jul 20 05:17:00 CST 2015 2 8049
深度学习——卷积神经网络入门

传统神经网络:   是全连接形式,即样本的每个特征属性都通过所有的隐藏层节点映射,最后输出数据。由于是全连接,所以计算极为复杂,且模型不易学习卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN), CNN可以有效的降低反馈神经网络(传统神经网络 ...

Wed Feb 05 23:10:00 CST 2020 0 719
深度学习之 TensorFlow(四):卷积神经网络

基础概念:   卷积神经网络(CNN):属于人工神经网络的一种,它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度,减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样,需要对数据进行特征提取和数据重建,可以直接将图片作为网络的输入,自动提取特征,并且对图形的变形等具有高度不变形。在语音分析和图像识别 ...

Thu May 10 05:14:00 CST 2018 2 1651
深度学习卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络(CNN)因为在图像识别任务中大放异彩,而广为人知,近几年卷积神经网络在文本处理中也有了比较好的应用。我用TextCnn来做文本分类的任务,相比TextRnn,训练速度要快非常多,准确性也比较高。TextRnn训练慢得像蜗牛(可能是我太没有耐心),以至于我直接中断了训练,到现在我已经 ...

Sun Apr 14 05:21:00 CST 2019 3 590
 
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