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卷积神经网络（CNN）| 笔记 | 1

另外，有的文献中也会用“核”这个词来表示这里所说的“滤波器”。 ​ 对于输入数据，卷积运算以一定间隔滑动滤波器的窗口并应用。这里所 说的窗口是指图7-4中灰色的3 × 3的部分。...将这个过程在所有位置都进行一遍，就可以得到卷积运算的输出。 ​ 在全连接的神经网络中，除了权重参数，还存在偏置。CNN中，滤波器的参数就对应之前的权重。并且，CNN中也存在偏置。...需要注意的是，在3维数据的卷积运算中，输入数据和滤波器的通道数 要设为相同的值。 在这个例子中，输入数据和滤波器的通道数一致，均为3。...这里，我们不使用for语句，而是使用im2col这个便利的函数进行简单的实现。 im2col是一个函数，将输入数据展开以适合滤波器（权重）。...如图7-17所示， 对3维的输入数据应用im2col后，数据转换为2维矩阵（正确地讲，是把包含批数量的4维数据转换成了2维数据）。 im2col会把输入数据展开以适合滤波器（权重）。

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深度学习面试题及参考答案

CNN权值共享问题 首先权值共享就是滤波器共享，滤波器的参数是固定的，即是用相同的滤波器去扫一遍图像，提取一次特征特征，得到feature map。...在卷积网络中，学好了一个滤波器，就相当于掌握了一种特征，这个滤波器在图像中滑动，进行特征提取，然后所有进行这样操作的区域都会被采集到这种特征，就好比上面的水平线。...Overfitting怎么解决 首先所谓过拟合，指的是一个模型过于复杂之后，它可以很好地“记忆”每一个训练数据中随机噪音的部分而忘记了去“训练”数据中的通用趋势。...权值(权重)共享这个词是由LeNet5模型提出来的。以CNN为例，在对一张图偏进行卷积的过程中，使用的是同一个卷积核的参数。...说的再直白一些，就是用一个卷积核不改变其内权系数的情况下卷积处理整张图片（当然CNN中每一层不会只有一个卷积核的，这样说只是为了方便解释而已）。

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20道深度学习面试题，有你不知道的吗？

（1）CNN权值共享问题 首先权值共享就是滤波器共享，滤波器的参数是固定的，即是用相同的滤波器去扫一遍图像，提取一次特征特征，得到feature map。...在卷积网络中，学好了一个滤波器，就相当于掌握了一种特征，这个滤波器在图像中滑动，进行特征提取，然后所有进行这样操作的区域都会被采集到这种特征，就好比上面的水平线。...（5）Overfitting怎么解决 首先所谓过拟合，指的是一个模型过于复杂之后，它可以很好地“记忆”每一个训练数据中随机噪音的部分而忘记了去“训练”数据中的通用趋势。...权值(权重)共享这个词是由LeNet5模型提出来的。以CNN为例，在对一张图偏进行卷积的过程中，使用的是同一个卷积核的参数。...说的再直白一些，就是用一个卷积核不改变其内权系数的情况下卷积处理整张图片（当然CNN中每一层不会只有一个卷积核的，这样说只是为了方便解释而已）。

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详细介绍CNN卷积层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性

本文将详细介绍CNN卷积层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。图片1....具体而言，将滤波器的权重与输入图像的对应位置的像素值相乘，再将所有乘积结果相加，得到一个新的像素值，放置在特征图的对应位置。1.3 参数共享和局部连接卷积层的另一个重要特性是参数共享和局部连接。...参数共享指的是在卷积操作中，使用同一个滤波器对整个输入图像进行扫描，从而减少了需要学习的参数数量。局部连接意味着只对输入图像的局部区域应用卷积操作，以捕捉局部特征。...池化层通过对特征图进行降采样操作，减少计算量并增强特征的平移不变性。2.4 参数学习卷积层的参数由滤波器的权重和偏置项组成，这些参数通过反向传播算法进行学习。...总结本文详细介绍了CNN卷积层的原理、结构和应用。卷积层通过卷积操作和参数共享，能够高效地提取输入图像的局部特征。卷积层结构中还包括激活函数、池化层和参数学习等重要组成部分。

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卷积神经网络的最佳解释！

整个网络有一个损失函数，在神经网络开发过程中的技巧和窍门仍然适用于CNN。很简单，对吧？ 那么，卷积神经网络与神经网络有什么不同呢？ ?...我们用5 * 5 * 3的滤波器滑过整个图像，并在滑动过程中与滑过的图像部分点积。 ? 每个点积的结果都是标量。 那么，当我们将整个图像与滤波器进行卷积时会发生什么？ ?...卷积结果的大小28是怎么来的留给读者思考。（提示：有28 * 28个独特的位置，滤波器可以放在图像上） 现在回到CNN ---- ---- 卷积层是卷积神经网络的重要部分。 ?...卷积层包含一组独立的滤波器（在所示的例子中是6个）。每个滤波器都与图像独立卷积，最终形成6个形状为28 * 28 * 1的特征图。 假设我们有多个卷积层。然后会发生什么？ ?...参数共享和局部连接 ---- ---- 参数共享指的是特定特征图中所有神经元的权重共享。

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深度学习大神都推荐入门必须读完这9篇论文

它将自身数组中的值与图像对应位置的像素值进行相乘（即点乘），将点乘结果加起来（数学上一共有75次乘加），就有了一个数。记住，这个数只代表滤波器在图像左上角初始位置时的卷积值。...基本上，在输入图像中，如果当前形状跟我们的滤波器大体相像，卷积后的计算结果将会是一个很大的值！那么让我们看看如果移动滤波器到其它位置会发生什么。 ? 计算结果很小！...Network in Network Layers 网络中的网络层Network in Network（NIN）指的是一个拥有1*1大小滤波器的卷积层。...（前五错误Top 5 error指的是当输入一幅图像时，模型的预测结果可能性前五中都没有正确答案）。...现在，假设我们想要检查第四卷积层中针对某个特征的激活值，我们把这层对应的特征图层中的这个激活值保存起来，并把本层中其它激活值设为0，随后将这个特征图层作为解卷积网络的输入。

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必读 | 透析卷积神经网络，并分享9篇必读论文

它将自身数组中的值与图像对应位置的像素值进行相乘（即点乘），将点乘结果加起来（数学上一共有75次乘加），就有了一个数。 记住，这个数只代表滤波器在图像左上角初始位置时的卷积值。...记住，我们做的事是矩阵对应的像素值相乘再相加。 ? 基本上，在输入图像中，如果当前形状跟我们的滤波器大体相像，卷积后的计算结果将会是一个很大的值！那么让我们看看如果移动滤波器到其它位置会发生什么。...Network in Network Layers 网络中的网络层Network in Network（NIN）指的是一个拥有1*1大小滤波器的卷积层。...（前五错误Top 5 error指的是当输入一幅图像时，模型的预测结果可能性前五中都没有正确答案）。...现在，假设我们想要检查第四卷积层中针对某个特征的激活值，我们把这层对应的特征图层中的这个激活值保存起来，并把本层中其它激活值设为0，随后将这个特征图层作为解卷积网络的输入。

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吴恩达深度学习 course4 卷积神经网络

传统的神经网络所存在的问题:图片的输入维度比较大,具体如下图所示,这就造成了权重w的维度比较大,那么他所占用的内存也会比较大,计算w的计算量也会很大 所以我们会引入卷积神经网络 ?...实际应用中,我们会检测边缘的更多特征,而不只是垂直特征与水平特征,filter的参数是通过训练得到的,类似于标准神经网络中的权重W一样由梯度下降算法反复迭代求得,确定边缘特征后,CNN就可以对所有的边缘特征进行一个检测...上图指的是是只有一个filter的情况,为了进行多个卷积运算，实现更多边缘检测，可以增加更多的滤波器组。例如设置第一个滤波器组实现垂直边缘检测，第二个滤波器组实现水平边缘检测。...这样，不同滤波器组卷积得到不同的输出，个数由滤波器组决定。,则结果应该如下所示 ?...9.Pooling layers 池化层是用来减小尺寸,提高运算速度,减少噪音,使模型更加健壮的 Pooling layers的做法比convolution layers简单许多，没有卷积运算，仅仅是在滤波器算子滑动区域内取最大值

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【深度学习】人人都能看得懂的卷积神经网络——入门篇

如下图，输入信号序列，经过滤波器（也称卷积核）[-1,0,1]，得到卷积结果。一般而言，滤波器的长度要远小于输入数据的长度，图中连接边上的数字即滤波器的权重。...将滤波器与输入序列逐元素相乘以得到输出序列中的一个元素。 ? 一维卷积示例 同理，二维卷积的输入数据是二维的，即图像处理中经常用到。...如二维卷积示例中的阴影部分即为感受野。 ② 共享权重 假设想要从原始像素表示中获得移除与输入图像中位置信息无关的相同特征的能力，一个简单的直觉就是对隐藏层中的所有神经元使用相同的权重。...常量：即值不能改变的张量； 变量：变量需要初始化，但在会话中值也需要更新，如神经网络中的权重； 占位符：无需初始化，仅用于提供训练样本，在会话中与feed_dict一起使用来输入数据。...(onehot_labels=y,logits=y_CNN) # onehot_labels 为标签值（真实），logits 为神经网络的输出值 print("交叉熵损失：",loss) # 训练op

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MLK | 一文理清 深度学习前馈神经网络

适用场景 一般来说，MSE更适合输出值为连续值，并且最后一层不含Sigmoid或Softmax激活函数的神经网络；而交叉熵则适合二分类或者多分类的场景。...：指的是对颜色的数据增强，包括图像亮度、饱和度、对比度变化等 4）增加噪声：主要是高斯噪声，在图像中随机加入 5）水平翻转 6）竖直翻转 参数初始化 考虑到全连接的深度神经网络，同一层中的任意神经元都是同构的...06 深度卷积神经网络（CNN） 终于来到了我们耳熟能详的CNN了，也就是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），它也是属于前馈神经网络的一种，其特点是每层的神经元节点只响应前一层局部区域范围内的神经元...卷积运算主要用于处理网格结构的数据，因此CNN天生对图像数据的分析与处理有着优势，简单地来理解，那就是CNN是利用滤波器（Filter）将相邻像素之间的轮廓过滤出来。 ?...Convolution（卷积） 卷积的滤波器（Filter）我们可以看做是一个window，可以观察下面的案例，有一个6X6的网络以及一个3X3的Filter，其中Filter的每个格子上有权值。

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CNN笔记：通俗理解卷积神经网络

嘉宾因素的权重 = 7 ：是否有人陪你同去。 = 1 有人陪你同去， = 0 没人陪你同去。是否有人陪同的权重 = 3。...0*0 + 0*1 + -4*2 = -8 4.3 图像上的卷积 在下图对应的计算过程中，输入是一定区域大小(width*height)的数据，和滤波器filter（带着一组固定权重的神经元）...如下图所示 4.4 GIF动态卷积图 在CNN中，滤波器filter（带着一组固定权重的神经元）对局部输入数据进行卷积计算。...值得一提的是：左边数据在变化，每次滤波器都是针对某一局部的数据窗口进行卷积，这就是所谓的CNN中的局部感知机制。 打个比方，滤波器就像一双眼睛，人类视角有限，一眼望去，只能看到这世界的局部。...与此同时，数据窗口滑动，导致输入在变化，但中间滤波器Filter w0的权重（即每个神经元连接数据窗口的权重）是固定不变的，这个权重不变即所谓的CNN中的参数（权重）共享机制。

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深度学习与CV教程(5) | 卷积神经网络

2.卷积神经网络详述 2.1 卷积神经网络和常规神经网络对比 卷积神经网络（CNN / ConvNet） 和常规神经网络非常相似： 都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏置项。...3 维的：宽度、高度和深度（这里的深度指的是激活数据体的第三个维度，而不是整个网络的深度，整个网络的深度指的是网络的层数）。...比如有一个 7 \times 7 的原始图片，滤波器的尺寸是 3 \times 3，步长为 1 时的输出是 5 \times 5；步长为 2 时输出是 3 \times 3，但步长是 3 的时候尺寸不再适合...同样，im2col思路可以用在汇聚操作中。 反向传播：卷积操作的反向传播（同时对于数据和权重）还是一个卷积（但是是在空间上翻转的滤波器）。使用一个1维的例子比较容易演示（这里不再展开）。...我们之前看过的卷积层滤波器是连续的，但让滤波器中元素之间有间隙也是合理的设计，这就叫做扩张。这种特殊的卷积可以帮助 CNN 有效扩大感受野。

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CS231n笔记：通俗理解CNN

)，简言之，即取区域平均值或最大（最小）值 最右边是 FC：全连接层(Fully-Connected Layer) 卷积计算过程 对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定...在下图对应的计算过程中，左边是图像输入，中间部分就是滤波器filter（带着一组固定权重的神经元），不同的滤波器filter会得到不同的输出数据，比如颜色深浅、轮廓等。...如果想提取图像的不同特征，则可以用不同的滤波器 ? 在CNN中，滤波器filter（带着一组固定权重的神经元）对局部输入数据进行卷积计算。...，滤波器Filter w0 / Filter w1对不同的局部数据进行卷积计算 值得一提的是：左边数据在变化，每次滤波器都是针对某一局部的数据窗口进行卷积，这就是所谓的CNN中的局部感知机制。...，这个权重不变即所谓的CNN中的参数（权重）共享机制 最后提一点，从图上我们可以看到，每个filter下面都有一个bias，因此要在原来的内积计算结束后，再加上这个bias，得到最终的对应位置值 激励层与池化层

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原创译文|从神经网络说起：深度学习初学者不可不知的25个术语和概念（下）

卷积神经网络 17) 过滤器/滤波器 (Filters) ——CNN中的滤波器，具体是指将一个权重矩阵乘以输入图像的一个部分，产生相应的卷积输出。...比方说，对于一个28×28的图片而言，将一个3×3的滤波器与图片中3×3的矩阵依次相乘，从而得到相应的卷积输出。...滤波器的尺寸通常比原始图片要小，与权重相似，在最小化成本的反向传播中，滤波器也会被更新。就像下面这张图片一样，通过一个过滤器，依次乘以图片中每个3×3的分块，从而产生卷积的结果。...18)卷积神经网络CNN (Convolutional neural network)——卷积神经网络通常用来处理图像数据，假设输入数据的形状。...如应用过滤器，在相同补白的情况下，卷积后的图像大小等于实际图像的大小。 有效补白(Valid Padding)指的是保持图片上每个真实的像素点，不增加空白，因此在经历卷积后数据的尺寸会不断变小。

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给你一个卷积神经网络工作原理最直观的解释

而当这个滤波器移动到其他区域时，我们得到一个相对很小的值： ? 如此，我们对整个原图进行一次卷积，得到的结果中，在那个特定曲线和周边区域，值就很高，在其他区域，值相对低。这就是一张激活图。...对应的高值区域就是我们所要检测曲线的位置。 在训练卷积审计网络（CNN）的某一个卷积层时，我们实际上是在训练一系列的滤波器(filter)。...简单来说，训练CNN在相当意义上是在训练每一个卷积层的滤波器。让这些滤波器组对特定的模式有高的激活，以达到CNN网络的分类/检测等目的。 ?...△ 一个实际CNN（AlexNet）第一个卷积层的滤波器> 卷积神经网络的第一个卷积层的滤波器用来检测低阶特征，比如边、角、曲线等。...这时候我们的目的就是，让L的值反馈(这种神经网络概念下称为 back propagation， 反向传输)给整个卷积神经网络，以修改各个滤波器的权重，使得损失值L最小。 ? 这是一个典型的最优化问题。

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CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）

卷积神经网络 在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...卷积神经网络是图像识别任务的首选网络，因为它非常适合于检测空间图案（spacial patterns）。 ?...假设我们有三个卷积滤波器，让我们看看通道轴发生了什么。 由于我们有三个卷积滤波器，因此我们将从卷积层获得三个通道输出。这些通道是卷积层的输出，因此命名为输出通道而不是颜色通道。...三个滤波器中的每一个都对原始的单个输入通道进行卷积，从而产生三个输出通道。输出通道仍由像素组成，但是像素已通过卷积操作进行了修改。...根据滤波器的大小，输出的高度和宽度尺寸也会发生变化，但是我们将在以后的文章中讨论这些细节。

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语义分析的一些方法（中篇）

在词向量训练中，doc指的是一篇篇文章，word就是文章中的词。...在图像处理中，对图像用一个卷积核进行卷积运算，实际上是一个滤波的过程。下面是卷积的数学表示： ? f(x,y)是图像上点(x,y)的灰度值，w(x,y)则是卷积核，也叫滤波器。...卷积实际上是提供了一个权重模板，这个模板在图像上滑动，并将中心依次与图像中每一个像素对齐，然后对这个模板覆盖的所有像素进行加权，并将结果作为这个卷积核在图像上该点的响应。...在cnn中，图像的一小部分（局部感受区域）作为层级结构的最低层的输入，信息再依次传输到不同的层，每层通过多个卷积滤波器去获得观测数据的最显著的特征。...它的特殊性体现在两点：(1)局部感受野(receptive field)，cnn的神经元间的连接是非全连接的；(2)同一层中同一个卷积滤波器的权重是共享的（即相同的）。

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Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（1）-- 卷积神经网络基础

上图只显示了卷积后的第一个值和最后一个值。 顺便提一下，∗*表示卷积操作。...以垂直边缘检测为例，下图展示了两种方式的区别。实际应用中，这两种渐变方式并不影响边缘检测结果，可以对输出图片取绝对值操作，得到同样的结果。 ? 垂直边缘检测和水平边缘检测的滤波器算子如下所示： ?...在深度学习中，如果我们想检测图片的各种边缘特征，而不仅限于垂直边缘和水平边缘，那么filter的数值一般需要通过模型训练得到，类似于标准神经网络中的权重W一样由梯度下降算法反复迭代求得。...但是，为了简化计算，我们一般把CNN中的这种“相关系数”就称作卷积运算。...整个过程与标准的神经网络单层结构非常类似： 卷积运算对应着上式中的乘积运算，滤波器组数值对应着权重 ，所选的激活函数为ReLU。

1.9K00

CNN神经网络的直观解释

在 CNN 的术语中，3x3 的矩阵叫做“滤波器（filter）”或者“核（kernel）”或者“特征检测器（feature detector）”，通过在图像上滑动滤波器并计算点乘得到矩阵叫做“卷积特征...记住上面的图像和两个滤波器仅仅是我们上面讨论的数值矩阵。 在实践中，CNN 会在训练过程中学习到这些滤波器的值（尽管我们依然需要在训练前指定诸如滤波器的个数、滤波器的大小、网络架构等参数）。...第一步：我们初始化所有的滤波器，使用随机值设置参数/权重 第二步：网络接收一张训练图像作为输入，通过前向传播过程（卷积、ReLU 和池化操作，以及全连接层的前向传播），找到各个类的输出概率 我们假设船这张图像的输出概率是...target probability – output probability) ² 第四步：使用反向传播算法，根据网络的权重计算误差的梯度，并使用梯度下降算法更新所有滤波器的值/权重以及参数的值，使输出误差最小化.../滤波器，可以正确对这张特定图像的分类，这样输出的误差就减小了 像滤波器数量、滤波器大小、网络结构等这样的参数，在第一步前都是固定的，在训练过程中保持不变——仅仅是滤波器矩阵的值和连接权重在更新 第五步

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Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（1）-卷积神经网络基础

以垂直边缘检测为例，原始图片尺寸为6x6，滤波器filter尺寸为3x3，卷积后的图片尺寸为4x4，得到结果如下： 上图只显示了卷积后的第一个值和最后一个值。...在深度学习中，如果我们想检测图片的各种边缘特征，而不仅限于垂直边缘和水平边缘，那么filter的数值一般需要通过模型训练得到，类似于标准神经网络中的权重W一样由梯度下降算法反复迭代求得。...其实，目前为止我们介绍的CNN卷积实际上计算的是相关系数，而不是数学意义上的卷积。但是，为了简化计算，我们一般把CNN中的这种“相关系数”就称作卷积运算。...之所以可以这么等效，是因为滤波器算子一般是水平或垂直对称的，180度旋转影响不大；而且最终滤波器算子需要通过CNN网络梯度下降算法计算得到，旋转部分可以看作是包含在CNN模型算法中。...整个过程与标准的神经网络单层结构非常类似： 卷积运算对应着上式中的乘积运算，滤波器组数值对应着权重 ，所选的激活函数为ReLU。

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