CNN(Convolutional Neural Network)
CNN(Convolutional Neural Network) 卷積神經網絡（簡稱CNN）最早可以追溯到20世紀60年代，Hubel等人通過對貓視覺皮層細胞的研究表明，大腦對外界獲取的信息由多層的感受野(Receptive Field)激發完成的。在感受野的基礎上，1980年 ...
原文：Convolution Neural Network (CNN) 原理與實現
本文結合Deep learning的一個應用，Convolution Neural Network 進行一些基本應用，參考Lecun的Document . 進行部分拓展，與結果展示 in python 。 分為以下幾部分： . Convolution 卷積 . Pooling 降采樣過程 . CNN結構 . 跑實驗 下面分別介紹。 PS：本篇blog為ese機器學習短期班參考資料 課程 ，本文只是 ...
2015-10-11 09:24 0 2215 推薦指數：
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[CNN] What is Convolutional Neural Network
Ref: 從LeNet-5看卷積神經網絡CNNs 關於這篇論文的一些博文的QAC: 1. 基本原理 MLP（Multilayer Perceptron，多層感知器）是一種前向神經網絡（如下圖所示），相鄰兩層網絡之間全連接。 sigmoid通常使用tanh函數和logistic函數 ...
（六）6.17 Neurons Networks convolutional neural network（cnn）
之前所講的圖像處理都是小 patchs ，比如28*28或者36*36之類，考慮如下情形，對於一副1000*1000的圖像，即106，當隱層也有106節點時，那么W(1)的數量將達到1012級別，為了減少參數規模，加快訓練速度，CNN應運而生。CNN就像辟邪劍譜一樣，正常人練得很挫，一旦自宮后 ...
卷積神經網絡 (Convolution Neural Networks, CNN)
卷積神經網絡一般用在圖像處理、計算機視覺等領域。下面1-4節介紹了構造卷積神經網絡基礎知識，第5節介紹一些經典的卷積神經網絡，7-9節介紹了三種CNN常見應用：目標檢測、人臉識別、風格遷移。 1. 卷積計算 1.1 卷積運算 (Convolution)： 如圖，一個6×6的矩陣 ...
深度學習：卷積神經網絡（convolution neural network）
（一）卷積神經網絡 卷積神經網絡最早是由Lecun在1998年提出的。 卷積神經網絡通暢使用的三個基本概念為： 1.局部視覺域； 2.權值共享； 3.池化操作。 在卷積神經網絡中，局部接 ...
卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）
Neural Network，CNN）可以做到。 1. 卷積神經網絡構成 圖 1：卷積神經網絡 ...
Deep Learning 學習隨記（八）CNN（Convolutional neural network）理解
前面Andrew Ng的講義基本看完了。Andrew講的真是通俗易懂，只是不過癮啊，講的太少了。趁着看完那章convolution and pooling， 自己又去翻了翻CNN的相關東西。 當時看講義時，有一點是不太清楚的，就是講義只講了一次convolution和一次pooling ...
“卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）”之問
目錄 Q1：CNN 中的全連接層為什么可以看作是使用卷積核遍歷整個輸入區域的卷積操作？ Q2：1×1 的卷積核（filter）怎么理解？ Q3：什么是感受野（Receptive field）？ Q4：對含有全連接層的 CNN，輸入圖像的大小必須固定？ Q5 ...