与传统的训练方式不同，“深度信念网络”有一个“预训练”（Pre-Training）的过程，这可以方便的让神经网络中的权值找到一个接近最优解的值，之后再使用“微调”(Fine-Tuning)技术来对整个网络进行优化训练...单层神经元的增多意味着维度的升高 有点类似于SVM核方法，但是需要注意的是每一个神经元都会对应一个激活函数，这点与SVM存在明显差异。...数量是样本的类别个数 输出层负责输出求和层中得分最高的一类 图片 图片 特性 训练容易，收敛速度快，非常适用于实时处理； 可以实现任意的非线性逼近，用PNN网络形成的判决曲面与贝叶斯最优准则下的曲面非常接近...在图像分类中，通常有两层以上的卷积层和池化层，用于图像局部特征、全局特征的多次提取和降维。卷积层的神经元与池化层的神经元并不是全连接的。一个卷积核得到的特征图，对应一种池化操作。...实际应用的过程中经常是多通道图像，需要对各个通道进行卷积然后进行累加 激励函数的选择 传统的sigmoid激活函数能满足激励函数的要求，但是也存在如下缺点： 输入值很小或者很大时，输出曲线基本变为水平直线
基于空间映射的架构 全连接网络架构存在一个“硬”伤：网络中各层神经元的一维排布方式，丢弃了图像的空间结构信息。...输入图像中两个相距较近的像素位置，与两个相距较远的像素位置，对于神经元来说并没有差别。全连接网络只能靠大量训练，通过更新神经元对每个像素位置权重这种“软”方法，推断出图像的空间结构。...与全连接（Fully Connected）不同，卷积层单元与上一层单元之间的连接被称为局部连接（Locally Connected），连接数量较前者骤减。...局部感受野和权重共享两大特性，直接导致了： 网络参数数量与输入大小、神经元数量无关，只与卷积核有关。...为什么深度CNN可以训练 “深度网络的训练存在各种障碍与困难”，我们在2 消失的梯度中曾讨论过。可是到了CNN这里，少则不低于四层，多则上百层，深度的问题似乎自动解决了，这是为什么？
什么造成梯度消失问题 神经网络的训练中，通过改变神经元的权重，使网络的输出值尽可能逼近标签以降低误差值，训练普遍使用BP算法，核心思想是，计算出输出与标签间的损失函数值，然后计算其相对于每个神经元的梯度...，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。...RNN的输入有两个部分，一部分为上一时刻的状态，另一部分为当前时刻的输入样本。 训练过程中模型不收敛，是否说明这个模型无效，致模型不收敛的原因有哪些? 不一定。...这可以看作是对7×7卷积滤波器进行正则化，迫使它们通过3×3滤波器（在它们之间注入非线性）进行分解。 此回答可以参考TensorFlow实战p110，网上很多回答都说的不全。...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。
（4）什么造成梯度消失问题 神经网络的训练中，通过改变神经元的权重，使网络的输出值尽可能逼近标签以降低误差值，训练普遍使用BP算法，核心思想是，计算出输出与标签间的损失函数值，然后计算其相对于每个神经元的梯度...，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。...RNN的输入有两个部分，一部分为上一时刻的状态，另一部分为当前时刻的输入样本。 训练过程中模型不收敛，是否说明这个模型无效，致模型不收敛的原因有哪些? 不一定。...这可以看作是对7×7卷积滤波器进行正则化，迫使它们通过3×3滤波器（在它们之间注入非线性）进行分解。 此回答可以参考TensorFlow实战p110，网上很多回答都说的不全。...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。
卷积神经网络中，层与层之间的神经元节点不再是全连接形式，利用层间局部空间相关性将相邻每一层的神经元节点只与和它相近的上层神经元节点连接，即局部连接。这样大大降低了神经网络架构的参数规模。...卷积网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。...C-元、C-面和C-层之间存在类似的关系。网络的中间部分由S-层与C-层串接而成，输入级只含一层，它直接接受二维视觉模式。样本特征提取步骤已嵌入到卷积神经网络模型的互联结构中。...CNN在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。...当经历M后，判断指标是否满足精度要求，如果不满足，则返回(3)，继续迭代；如果满足就进入下一步； (9). 训练结束，将权值和阈值保存在文件中。
该方法的主要思想:以深度学习与传统稀疏编码之间的关系作为依据，将网络分为图像块提取、非线性映射和图像重建三个阶段，再将这三个阶段统一到一个深度卷积神经网络框架中， 实现由低分辨率图像到高分辨率图像之间的端到端学习...与图像分类的极深网络不同， 极深网络的SR方法可以用更深层网络对LR到HR之间映射关系建模。...在网络结构方面，VDSR方法与SRCNN方法的网络不同:SRCNN仅有三个卷积层，每层卷积滤波器的数量较多，且尺度较大，呈现出窄宽型结构;而VDSR有二十个卷积层，每层卷积滤波器的数量较多,尺寸较小，然后保持一致性...在卷积神经网络中，利用局部感受野，可构成相邻层神经元的上下文信息关联。VDSR采用多个3×3尺度滤波器，可实现更大感受野的效果。在卷积层中， 含多个3×3的滤波器比一个大尺寸的滤波器具有更少的参数。...其中，该算法改变训练过程中的代价函数，将先验信息添加到了训练过程中;多任务学习可充分考虑多个放大倍数任务之间的联系与差异，并采用权值共享缓解了多尺度放大的参数数量过多的问题。
C1层是一个卷积层（通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音），由6个特征图Feature Map构成(即需要6个不同的滤波器)。特征图中每个神经元与输入中5*5的邻域(感受野单元大小)相连。...C3层也是一个卷积层，它同样通过5*5的卷积核去卷积层S2，然后得到的特征map就只有10*10个神经元，但是它有16种不同的卷积核(16种不同滤波器)，所以就存在16个特征map了。...S4层是一个下采样层，由16个5*5大小的特征图构成。特征图中的每个单元与C3中相应特征图的2*2邻域相连接，跟C1和S2之间的连接一样。...卷积网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。...在此过程中，网络执行的是计算（实际上就是输入与每层的权值矩阵相点乘，得到最后的输出结果）： Op=Fn（…（F2（F1（XpW（1））W（2））…）W（n）） 第二阶段，向后传播阶段 a）算实际输出Op
卷积层和全连接层中的参数会随着梯度下降被训练，这样卷积神经网络计算出的分类评分就能和训练集中的每个图像的标签吻合了。 ?...可以被看做是神经元的一个输出。神经元只观察输入数据中的一小部分，并且和空间上左右两边的所有神经元共享参数（因为这些数字都是使用同一个滤波器得到的结果）。 降低参数的数量。...四、池化层 有时图像太大，即使我们参数不太多，但图像的像素实在太多，导致卷积操作后，我们得到的结果仍然过大。我们需要减少训练参数的数量，它被要求在随后的卷积层之间周期性地引进池化层。...当你给计算机很多组、很多组（x,y）时，它会自己去学习寻找x与y之间的关系，这个“关系”，就是θ。...在训练的最初，我们拥有每张图片的标签，即“我们已经拥有了y值”。 所以，在模型的最后，我们需要让计算机努力找到x-y之间的关系。 而寻找的办法，就需要依靠“全连接神经网络”： ?
与误差loss之间关系的函数叫作误差函数（loss function）。对于实际问题，一般误差函数总会存在一个最小值。...卷积神经网络当中的“卷积”（convolution）与图像处理中的滤波器（filter）十分相似，只不过在滤波器中求和时输入元素与窗口元素是同向的，而在卷积计算中输入元素与窗口元素是反向的（注意公式中w...在传递的过程中，信号的强度和速度是一定的，但频率是可变的。 所以信号的强弱（比如痛感、情绪等）是以信号频率的高低来区分的。另外神经元之间的连接是多对多的，即一个神经元可以有多个输入和输出。...在网络中缺少比较可靠的正则化技术时，在网络不断迭代训练的过程中（甚至第二次迭代开始）会发现新样本产生的误差梯度在反向传播的过程中越来越小（或越来越大），有时呈现每一两层就减小（或增大）一个数量级。...为了简化，如果在图像中存在一个区域使其与某卷积核的激活输出值较高，就将该卷积核的对应输出记为1；如果不存在这样的一个区域即记为0。
描述x，W，y'与误差loss之间关系的函数叫作误差函数（loss function）。对于实际问题，一般误差函数总会存在一个最小值。...卷积神经网络当中的“卷积”（convolution）与图像处理中的滤波器（filter）十分相似，只不过在滤波器中求和时输入元素与窗口元素是同向的，而在卷积计算中输入元素与窗口元素是反向的（注意公式中w...在特征提取方面，卷积运算的作用与滤波器相同。...在网络中缺少比较可靠的正则化技术时，在网络不断迭代训练的过程中（甚至第二次迭代开始）会发现新样本产生的误差梯度在反向传播的过程中越来越小（或越来越大），有时呈现每一两层就减小（或增大）一个数量级。...为了简化，如果在图像中存在一个区域使其与某卷积核的激活输出值较高，就将该卷积核的对应输出记为1；如果不存在这样的一个区域即记为0。
在例子中由于进行卷积计算的过程中，卷积核的步长为1，所以一般得到的特征图的大小为(L-n+1)×(R-m+1)，L和R是上一层特征图的行数和列数，n×m是卷积核的大小。...6深度学习加速技术 达观数据（http://datagrand.com）在实际的应用场景中，深层模型的训练需要各种的经验技巧，例如网络结构的选取、神经元个数的设定、参数初始化、学习速率调整等。...深度学习中大量的操作都是层与层之间的矩阵运算，使用GPU计算能大幅减少计算时间，充分发挥计算的高效并行能力。下图可以看出，对于矩阵运算数量的增多，GPU的运行速度接近CPU的十倍。 ?...6.2数据并行 在模型的训练过程中，可以对训练数据进行划分，同时采用多模型分别对每个分片的数据进行训练。随着数据分片数量的增多，每个分片的训练样本大量的减少，模型的训练速度能得到线性级别的提升。...例如在多个卷积核对上一层采样层的特征图进行卷积操作，各个卷积核共用同一输入但运算之间并不相互依赖，可以并行计算提高运算的速率。 ?
输出的讯息称为输出向量 中间的称之为隐藏层：输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面。如果有多个隐藏层，则意味着多个激活函数 ?...上面神经网络的特点： 具有多层隐藏层 层与层之间是全连接的结构 同一层的神经元之间没有连接 卷积 左边是输入（7*7*3中，7*7代表图像的像素/长宽，3代表R、G、B 三个颜色通道） 中间部分是两个不同的滤波器...如果输入是图像，不同的滤波器，得到不同的输出数据，比如颜色的深浅、轮廓灯 ? 动态卷积 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。...两个神经元，即depth=2，意味着两个滤波器 窗口每次移动两个步长，取3*3的局部数据，即stride=2 填充zero_padding=1 针对上面的动态卷积图的理解： 左边是输入（7*7*3中，7...最右边：FC，全连接层 CNN在进行图片识别的过程中是将位置图片的局部和标准的图案的局部进行一个个的对比，这个对比计算的过程便是卷积操作。如果图片出现变形，如何处理？
通过这样的三个世界基本底层架构的认知，展开了之后的讨论，之后详细地了解到数据的作用，例如数据在生命的产生与演化中起着至关重要的作用，在生命体内DNA中的数据就记录了遗传的基本信息，大脑中的储存数据量与神经元细胞和它们的数量存在着正相关的关系...但是这种图像识别首先需要大量的正负标记的物体样本数据，然后使用选定的神经网络和损失函数模型通过监督学习的方法进行训练，以确定网络中不同神经元的权重。学习过程中的知识是成功的关键。...为了增强网络的表达能力，需要足够数量的隐藏层和神经网络中的神经元数量。由于一般图像中包含的像素数量非常多，相应的神经网络的参数量也很大。...卷积网络相邻连接的局部性导致整体连接的稀疏性，有助于减少训练过程中的过度拟合，提高的网络的泛化能力。...但是针对于图像应该作出地判断与反应，例如识别出该图像具体是一个什么事物，这些事物之间的可能存在的关系，以及这些事物所代表的含义等等，却是需要先验知识作为前提，再用现有知识与之进行比对才能做出合适的判断。
作用于输入数据的滤波器产生一个卷积层的输出，即特征映射。 在CNN的训练阶段，可以学习过滤器中的权重值。...这样做的好处是，我们在输入数据的另一部分与输入数据的另一部分保持相同的特征检测器。 卷积层的输出是一组特征图，其中每个特征图是单元内固定权重参数与输入数据之间的卷积运算结果。...以下是要采取的步骤：· 获取conv 层的输出宽度 （输入大小的宽度-过滤器大小+（2 * Padding）/步幅）+1 =卷积层的输出宽度 计算conv层中神经元/单位的数量 计算没有使用权值共享的训练参数的数量...显然，通过参数共享，我们可以减少conv层中的权重数量。 参数共享用于网络中的所有conv层。 参数共享减少了训练时间；这是减少反向传播过程中必须进行的权重更新次数的直接好处。...重申一下，当根据过滤器与卷积层中某个平面内某个单元的输入数据之间的卷积结果生成特征图时就会产生参数共享。此层平面内的所有单元共享相同的权重；因此称为权重/参数共享。
因此为了全面了解人工智能的这种进步，我在NumPy中从零开始构建了一个卷积神经网络。在完成这个项目之后，我觉得卷积神经网络在表面复杂性和它们实际复杂性之间存在着脱节。...过滤器移动到图像的每个部分，检查它要检测的特征是否存在。为了提供一个值来表示特定特征的可信度，过滤器执行一个卷积操作，这是一个元素的乘积和两个矩阵之间的和。 ?...当特征出现在图像的某一部分时，滤波器与该部分图像进行卷积运算，得到一个高值的实数。如果特性不存在，则结果值很低。 在下面的例子中，负责检查右边曲线的过滤器被传递到图像的一部分。...为了使卷积神经网络能够学习检测输入数据中特征的滤波器的值，必须通过非线性映射来传递滤波器。滤波器与输入图像卷积运算的输出用偏置项求和，并通过非线性激活函数。激活函数的目的是将非线性引入到我们的网络中。...为了获得这些概率，我们初始化最后的致密层，使其包含与类相同数量的神经元。然后，这个稠密层的输出通过Softmax激活函数，该函数将所有最终的稠密层输出映射到一个元素之和为1的向量。
基于空间映射的架构 全连接网络架构存在一个“硬”伤：网络中各层神经元的一维排布方式，丢弃了图像的空间结构信息。...输入图像中两个相距较近的像素位置，与两个相距较远的像素位置，对于神经元来说并没有差别。全连接网络只能靠大量训练，通过更新神经元对每个像素位置权重这种“软”方法，推断出图像的空间结构。...依照上述这种局部映射逻辑，依次从左到右，从上到下，便构建好了卷积层与上一层输出的位置映射关系。...这是本篇提到的第3个与全连接网络的迥异之处：卷积层中的这些神经元的权重和偏置是共享的。也就是说，这些神经元其实长得一模一样的。...为什么深度CNN可以训练 “深度网络的训练存在各种障碍与困难”，我们在2 消失的梯度中曾讨论过。可是到了CNN这里，少则不低于四层，多则上百层，深度的问题似乎自动解决了，这是为什么？
但是如果使用卷积神经网络，从头训练网络的任务可以使用 ImageNet 等大型数据集。其背后的原因是神经元之间的参数共享和卷积层中的稀疏连接。...在卷积操作中，一层的神经元仅与输入神经元存在局部连接，2-D 特征图共享参数集。 ? 为了理解 ConvNet 的设计哲学，我们需要先了解：ConvNet 的目标是什么？ A....例如，三个相继的 3x3 卷积核滤波器，步幅为 1，其感受野大小为 7，但其包含的参数数量为 3*(9C^2)，而卷积核大小为 7 的滤波器参数数量为 49C^2。...如前所述，卷积层中仅有少数神经元是有效的，因此特定卷积核大小的卷积滤波器数或者宽度将保持小值。并且，它还使用了不同大小的卷积核来捕捉不同规模的细节特征（5x5、3x3、1x1）。...5x5 卷积核滤波器的计算量级为 25x32x192，而当继续深入网络时，随着网络的深度和 5x5 卷积核滤波器数量的增加，计算量的增加是爆炸性的。
但是如果使用卷积神经网络，从头训练网络的任务可以使用 ImageNet 等大型数据集。其背后的原因是神经元之间的参数共享和卷积层中的稀疏连接。...在卷积操作中，一层的神经元仅与输入神经元存在局部连接，2-D 特征图共享参数集。 为了理解 ConvNet 的设计哲学，我们需要先了解：ConvNet 的目标是什么？ A....例如，三个相继的 3x3 卷积核滤波器，步幅为 1，其感受野大小为 7，但其包含的参数数量为 3*(9C^2)，而卷积核大小为 7 的滤波器参数数量为 49C^2。...如前所述，卷积层中仅有少数神经元是有效的，因此特定卷积核大小的卷积滤波器数或者宽度将保持小值。并且，它还使用了不同大小的卷积核来捕捉不同规模的细节特征（5x5、3x3、1x1）。...5x5 卷积核滤波器的计算量级为 25x32x192，而当继续深入网络时，随着网络的深度和 5x5 卷积核滤波器数量的增加，计算量的增加是爆炸性的。
其他技术（如自动驾驶汽车）目前正处于发展过程中，并且强烈依赖于机器学习解决方案。智能手机上采用深度学习技术处理各种任务的 APP 数量一直保持快速增长，且未来仍将继续增长。...研究表明，32 位与 8 位网络之间的差别不大，且 8 位网络的准确率水平几乎与全精度网络相同 [3]。...此外，网络层之间连接数的增加会改善模型性能，尤其是二值网络。 ? 图 2：不同网络架构的单个构造块（加粗黑线的长度代表滤波器数量）。（a）带有瓶颈层架构的初始 ResNet 设计。...原因如下：如果网络层完成二值化，取消快捷连接，则（二值化产生的）信息损失无法在后续的网络层中复原，这将影响第一层（卷积层）和最后一层（全连接层，输出神经元数与类别数相同）。...深度网络的另一个关键部分是下采样卷积，其将网络先前收集的所有信息转化为规模较小且具备更多通道的特征图（该卷积通常步幅为 2，输出通道数两倍于输入通道数）。下采样过程中损失的的任何信息将不可恢复。
神经元就是图像处理中的滤波器，比如边缘检测专用的Sobel滤波器，即卷积层的每个滤波器都会有自己所关注一个图像特征，比如垂直边缘，水平边缘，颜色，纹理等等，这些所有神经元加起来就好比就是整张图像的特征提取器集合...一种做法是将 feature map 中的神经元作为特征维度，参数 γγ 和 ββ 的数量和则等于 2×fmapwidth×fmaplength×fmapnum2×fmapwidth×fmaplength...Batch Normalization 算法的训练过程和测试过程的区别： 在训练过程中，我们每次都会将 batch_size 数目大小的训练样本 放入到CNN网络中进行训练，在BN层中自然可以得到计算输出所需要的...所以在测试过程中，我们需要借助训练集中所有样本在BN层归一化时每个维度上的均值和方差，当然为了计算方便，我们可以在 batch_num 次训练过程中，将每一次在BN层归一化时每个维度上的均值和方差进行相加...与BN的区别：BN依据mini batch的数据,近邻归一仅需要自己来决定，BN训练中有学习参数;BN归一化主要发生在不同的样本之间，LRN归一化主要发生在不同的卷积核的输出之间。
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