本周主要構件了一個卷積神經網絡的模型,主要用以識別對應圖片的種類,並且能夠對圖片進行預測 以下就是實現從網上爬取圖片之后並識別毫不相干的從百度上查找的貓和狗圖片的種類 首先從網上爬取一些圖片到本地的文件夾當中,並對圖片進行對應標簽的標記。 我在網上選取了一些貓和狗的圖片, 對爬取 ...
一下來自知乎 按照我的理解,CNN的核心其實就是卷積核的作用,只要明白了這個問題,其余的就都是數學坑了 當然,相比較而言之后的數學坑更難 。 如果學過數字圖像處理,對於卷積核的作用應該不陌生,比如你做一個最簡單的方向濾波器,那就是一個二維卷積核,這個核其實就是一個模板,利用這個模板再通過卷積計算的定義就可以計算出一幅新的圖像,新的圖像會把這個卷積核所體現的特征突出顯示出來。比如這個卷積核可以偵測水 ...
2018-02-11 00:08 0 6938 推薦指數:
本周主要構件了一個卷積神經網絡的模型,主要用以識別對應圖片的種類,並且能夠對圖片進行預測 以下就是實現從網上爬取圖片之后並識別毫不相干的從百度上查找的貓和狗圖片的種類 首先從網上爬取一些圖片到本地的文件夾當中,並對圖片進行對應標簽的標記。 我在網上選取了一些貓和狗的圖片, 對爬取 ...
卷積神經網絡入門 CNN fly 多層卷積網絡的基本理論 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN) 是一種前饋神經網絡 ...
卷積網絡博大精深,不同的網絡模型,跑出來的結果是不一樣,在不知道使用什么網絡的情況下跑自己的數據集時,我建議最好去參考基於cnn的手寫數字識別網絡構建,在其基礎上進行改進,對於一般測試數據集有很大的幫助。 分享一個網絡構架和一中訓練方法: # coding:utf-8 import ...
卷積神經網絡與圖像識別 我們介紹了人工神經網絡,以及它的訓練和使用。我們用它來識別了手寫數字,然而,這種結構的網絡對於圖像識別任務來說並不是很合適。本文將要介紹一種更適合圖像、語音識別任務的神經網絡結構——卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)。說卷積 ...
利用TensorFlow1.0搭建卷積神經網絡用於識別MNIST數據集,算是深度學習里的hello world吧。雖然只有兩個卷積層,但在訓練集上的正確率已經基本達到100%了。 代碼如下: 訓練一共訓練了3個多小時,訓練效果應當很棒。 但在測試集上,由於一次直接讀入10000 ...
圖片總共40個人,每人10張圖片,每張圖片高57,寬47。共400張圖片。 讀取圖片的py文件 CNN人臉識別代碼 ...
傳統神經網絡: 是全連接形式,即樣本的每個特征屬性都通過所有的隱藏層節點映射,最后輸出數據。由於是全連接,所以計算極為復雜,且模型不易學習。 卷積神經網絡:卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN), CNN可以有效的降低反饋神經網絡(傳統神經網絡 ...
https://www.cnblogs.com/hellojamest/p/11678324.html 圖卷積網絡Graph Convolutional Nueral Network,簡稱GCN,最近兩年大熱,取得不少進展。不得不專門為GCN開一個新篇章,表示其重要程度。本文結合大量參考文獻 ...