原文:用Theano學習Deep Learning(三):卷積神經網絡

寫在前面的廢話: 出了托福成績啦,本人戰戰兢兢考了個 成績好的出乎意料 喜大普奔 撒花慶祝 傻 寒假還要怒學一個月刷 慶祝個毛線 正題: 題目是CNN,但是CNN的具體原理和之后會寫一篇博客在deeplearning目錄下詳細說明。 簡單地說,CNN與NN相比獨特之處在於用部分連接代替全鏈接,並用pooling來對數據進行降維,這樣做有幾個好處: 對於大圖像來說所需訓練的參數大大減少 獲取圖像的部 ...

2013-11-28 23:49 3 6141 推薦指數:

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theano學習指南4(翻譯)- 卷積神經網絡

動機 卷積神經網絡是一種特殊的MLP,這個概念是從生物里面演化過來的. 根據Hubel和Wiesel早期在貓的視覺皮層上的工作 [Hubel68], 我們知道在視覺皮層上面存在一種細胞的復雜分布,這些細胞對一些局部輸入是很敏感的,它們被成為感知野, 並通過這種特殊的組合方式來覆蓋整個視野 ...

Sun Jun 09 18:25:00 CST 2013 0 4873
基於theano的深度卷積神經網絡

1.引言 卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks , CNN)受到視網膜上的細胞只對視野范圍內的部分區域敏感,這一部分區域稱為感受域(receptive field).卷積神經網絡正是采用了這種機制,每一個神經元只與一部分輸入相連接。 2.稀疏連接 CNNs ...

Tue Apr 28 09:25:00 CST 2015 0 3636
Deep Learning - 3 改進神經網絡學習方式

反向傳播算法是大多數神經網絡的基礎,我們應該多花點時間掌握它。 還有一些技術能夠幫助我們改進反向傳播算法,從而改進神經網絡學習方式,包括: 選取更好的代價函數 正則化方法 初始化權重的方法 如何選擇網絡的超參 Cost Function 這里來看一個非常簡單的神經 ...

Thu Jun 07 04:07:00 CST 2018 0 1265
神經網絡和深度學習 (Neural Network & Deep Learning)

  深度學習其實就是有更多隱層的神經網絡,可以學習到更復雜的特征。得益於數據量的急劇增多和計算能力的提升,神經網絡重新得到了人們的關注。 1. 符號說明 2. 激活函數   為什么神經網絡需要激活函數呢?如果沒有激活函數,可以推導出神經網絡的輸出y是關於輸入x的線性組合 ...

Wed Jul 15 07:03:00 CST 2020 0 568
深度學習Deep Learning):循環神經網絡一(RNN)

原址:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/53014085 概述 循環神經網絡(RNN-Recurrent Neural Network)是神經網絡家族中的一員,擅長於解決序列化相關問題。包括不限於序列化標注問題、NER ...

Fri Jul 27 06:04:00 CST 2018 0 1602
theano學習deep learning(一)

  本節主要分享下我在windows 8下安裝theano的一些體會。   在windows下使用各種開源工具有諸多不便甚至不能使用,這一點想必大家已經有所體會,回想當時學習openCV,點雲庫的歷程,幾乎都是在安裝和配置環境上下了比較大功夫。   不過與上面提到的那些相比,theano ...

Tue Jun 04 23:23:00 CST 2013 4 4652
 
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