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关键词

04. W1.

步长6. 三维7. 单层8. 简单示例9. 池化层10. 示例11. 为什么使用?作业参考: 吴恩达视频课 深度学习笔记1. 计算机视觉举例:图片猫? ,你也许会有1000个隐藏单元,使用标准全连接,这个矩阵大小将会是1000×300万,矩阵会有30亿个参数在参数如此大量情况下,难以获得足够数据来防止发生拟合,处理30亿参数 参数个数跟图片大小无关,跟滤器相关,假如有10个滤器,上面每个滤器有 27 个参数,加上 偏置 b,28个再乘以10,共计280个参数即使图片很大,参数却很少,这就是一个特征,叫作 示例? 尽量不要自己设置超参数,而是查看文献中别人采用了哪些超参数,选一个在别人任务中效果很好架构,它也有可能适用于你应用序?11. 为什么使用可以通这两种机制减少参数,以便我们用更小训练集来训练它,从而预防度拟合作业作业:手动TensorFlow 实现

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操作

深度学习是一个目前非常火热机器学习分支,而(CNN)就是深度学习一个代表性算法。CNN主要用来解决图像相关问题,目前,单张图片识别问题已基本被攻克,CNN下一个战场将是视频识别。 那么为什么在图片任务上表现这么好呢?一大原因就是其中操作。那么什么是操作呢?这一概念来源于物理领域,但在图像领域又有所不同。 我们知道,彩色图像有三个颜色通道:红绿蓝,通常,在中,是对这三个通道分别进行操作,而且各通道之间核也各不相同。操作有什么好处呢? 而且在中,核是算法从数据中学习出来,因此具有很大自由度,不再需要人工设计图像算子,因此CNN算法相当强大。 其次,操作大大地降低了参数数量,从而可以避免拟合问题。在中,待学习参数往往数量十分庞大,因此十分容易就“记住”了训练数据,而在测试数据上表现很差,也就是说,发生了拟合。

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    04. W1.(作业:手动TensorFlow 实现

    文章目录 作业1:实现 1. 导入一些包2. 模型框架3. 3.1 Zero-Padding3.2 单步3.3 - 前向传播4. 池化层5. - 反向传播5.2.3 组合在一起 - 反向池化作业2:用TensorFlow实现 1. TensorFlow 模型 1.1 创建 placeholder1.2 初始化参数1.3 前向传播1.4 计算损失1.5 模型测试题:参考博文笔记:04. W1.作业1:实现 ? 会将输入转化为一个维度大小不一样输出3.1 Zero-Padding0 padding 会在图片周围填充 0 元素(下图 p = 2 p=2 p=2 ) ? - 反向传播现代机器学习框架一般都会自动帮你实现反向传播,下面再一遍5.1 层反向传播5.1.1 计算 dAimage.png代码:da_prev_pad += W * dZ5.1.2

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    有关更多详细信息,请参阅CIFAR-10页面 和 Alex Krizhevsky 技术报告。 目标 本教目标是构建用于识别图像相对较小(CNN)。 在此中,本教:重点介绍架构,培训和评估规范组织。提供一个用于构建更大和更复杂模型模板。 选择CIFAR-10原因是它足够复杂,可以大量运用TensorFlow扩展到大型车型能力。 教亮点 CIFAR-10教演示了在TensorFlow中设计更大和更复杂模型几个重要结构:核心数学组件包括 (wiki), 纠正线性激活 (wiki), 最大池 (wiki)和本地响应规范化 我们希望本教为TensorFlow上视觉任务构建更大CNN提供了启动点。 模型架构 CIFAR-10教模型是由交替和非线性组成多层架构。 叉CIFAR-10教并在SVHN中交换作为输入数据。尝试调整架构以提高预测性能。

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    0.说在前面1.1.1 层1.2 汇聚层1.3 全连接层2.层实现2.1 前向传播2.2 反向传播3.汇聚层3.1 前向传播3.2 反向传播4.组合层5.三层 7.2 前向传播7.3 反向传播8.作者话0.说在前面今天来个比较嗨皮,那就是大家常听到,也就是Convolutional Neural Networks,简称CNNs! 1.为了更好理解后面代码实现部分,这里再次回顾一下构成,主要由三种类型层来构成:层,汇聚层和全连接层!1.1 层为了更好理解,这里给出一张图:? 仿射层是一个全连接层。仿射意思是前一层中任一元都连接到后一层中任一个元。注意,全连接层最后一层就是输出层;除了最后一层,其它全连接层都包含激活函数。 5.三层5.1 架构首先来了解一下三层架构:conv - relu - 2x2 max pool - affine - relu - affine - softmax5.2 类构造方法

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    是指将核应用到某个张量所有点上,通核在输入张量上滑动而生成滤波处理张量。介绍目标识别与分类,就是在前面问题基础 上进行扩展,实现对于图像等分类和识别。 实现对图像高准确率识别离不开一种叫做深度学习 技术主要应用于计算机视觉相关任务,但它能处理任务并 不局限于图像,其实语音识别也是可以使用。 简单来说,层是用来对输入层进行,提取更高层次特征。? 这是因为提取出特征,相邻区域特征是类似,近乎不变,这是池化只是选出最能表征特征像素,缩减了数据量,同时保留了特征,何乐而不为呢? 全连通层这个层就是一个常规,它作用是对多次层和多次池化层所得出来高级特征进行全连接(全连接就是常规性质),算出最后预测值。

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    一个,或CNN简称,是一种类型分类,在解决这个问题,其人之处!CNN是:一种用于识别数据模式算法。 概述如果您以前学习,那么您可能会觉得这些术语很熟悉。 那么,什么使CNN与众不同? -层 image.png -池化运算这些内核大小是由体系结构设计人员指定超参数。 您可以通单击上方ReLU元来观察如何应用此激活功能。 在上面概述体系结构中每个层之后执行整流线性激活功能(ReLU)。 选择后,该操作将以指定步幅在输入上滑动内核,同时仅从输入中选择每个内核切片上最大值以产生输出值。 通单击上方合并元,可以查看此

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    概述(neual networks)是人工智能研究领域一部分,当前最流行是深度(deep convolutional neural networks, CNNs),虽然也存在浅层结构 目前提到CNNs和,学术界和工业界不再进行特意区分,一般都指深层结构,层数从”几层“到”几十上百“不定。 当然,整个最重要工作就是如何通训练数据迭代调整权重,也就是后向传播算法。目前主流(CNNs),比如VGG, ResNet都是由简单CNN调整,组合而来。 这就是CNNs训练特点局部连接:层输出矩阵上某个位置只与部分输入矩阵有关,而不是全部输入矩阵。 参数要远远小于同等情况下全连接层。而且层参数个数和输入图片大小无关,这使得可以很好地扩展到更大图像数据上。

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    type=2&id=369265&auto=1&height=66> ,它们也被称作CNNs或着ConvNets,是深层领域主力。 下图为图:(这里看不懂没关系)为了帮助指导你理解,我们讲采用一个非常简化例子:确定一幅图像是包含有X还是O? 这样在原始整幅图上每一个位置进行匹配计算,我们相当于把这个feature变成了一个滤器。这个我们用来匹配就被称为操作,这也就是名字由来。 最后,我们将上面所提到,池化,激活放在一起,就是下面这个样子:然后,我们加大深度,增加更多层,就得到深度了:池化(Pooling)CNN中使用另一个有效工具被称为“池化(Pooling 这一整个,从前到后,被称作“向前传播”。得到一组输出,然后通反向传播来不断纠正错误,进行学习。 以上为基本算法思想。

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    Pytorch | 《》之二维

    引言大家都知道被称作为主要是因为其包含层,那么本文会为大家介绍什么是,以及主要工作原理。本文概要1如何计算? 2在图像中简单应用3本文小结4参考文献正文开始1如何计算 二维其实就是一个二维数组和一个二维核(kernel)数组之间互相关运算,然后得到一个新二维数组。 如上图所示,输入是一个3x3二维数组,使用核采用是一个2x2数组,该数组在计算中,又被称为核或者滤器,它大小主要取决于这个数组行数和列数。 在上述计算中,核从输入数组最左上方开始,按从左往右、从上往下顺序,依次在输入数组上滑动。 当窗口滑动到某一位置时,窗口中输入子数组与核数组按元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置元素。对于输出数组主要计算如下图所示:?

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    pytorch-定义(下)

    为更好地理解层,以两张图片对比所示:?左侧若采用全连接方式进行学习,则参数量很大。而右侧只提取局部特征(对应点周边一些属性)进行学习,可以极大地减少参数量。 我们将这种相乘并累加操作叫为操作。这种操作在信号处理中是有明确定义,?这种操作在图像处理领域中有诸多应用,Sharpen(锐化操作)? 用5*5核进行计算这样生成feature mapsize与原图一样,戴氏特征更加突出相应也可以进行模糊处理Blur(模糊处理)?模糊处理即取周围点进行相乘累加。 那么运算后,生成feature map为?每次扫描使用不同核,会得到不同feature map。

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    pytorch-定义(上)

    计算机视觉是深度学习重要组成部分,而路是计算机主要研究方向。在了解前,我们有必要了解图片构成。以下张图片为例? 对于这类位置相关性矩阵pytorch是如何处理?首先对于全连接层,将该问题看做数字识别问题时,可以构建出全连接如下。?该全连接型有输入层、4个隐藏层、带十个节点输出层。 因此科学家们依据此特点提出了模型如下图所示:?每次先感受一个个可移动小方块,然后再感受大区间。相应不是整个28*28大图片,而是3*3小图片。 后续科学家们又提出了权值共享概念,即每个小窗口权值W保留,直至一个epoch运算完毕后再进行更新。这个6层有大概60K参数量,比之前全连接层减少了近56。 那么具体对单张图片,其取相关性如下图所示?假设整体图片是由28*28构成,那么每次取3*3小图片进行与下一部分连接。即3*3再乘下个区间窗口。这样其连接量大大减少。

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    CNN

    是人工一种,它最厉害地方在于权值共享结构,降低了模型复杂度,减少了权值数量。 如此层和下采样层交替,最终给出图像向量表示。后可接一个分类器(如SVM或传统)得到输出。参数减少和权值共享最厉害地方在于权值共享结构,其具体做法如下:? 所以核心思想是将:局部感受野、权值共享以及空间亚采样这三种结构思想结合起来获得了某种位移、尺度、形变不变性。LeNet-5一个典型例子就是LeNet-5。 (后面具体讲权重是如何调整)优点CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性二维图形。 以其局部权值共享特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特优越性,其布局更接近于实际生物,权值共享降低了复杂性,特别是多维输入向量图像可以直接输入这一特点避免了特征提取和分类中数据重建复杂度

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    – CNN

    – CNN 最擅长就是图片处理。它受到人类视觉系统启发。 -CNN 基本原理典型 CNN 由3个部分构成:层池化层全连接层如果简单来描述话:层负责提取图像中局部特征;池化层用来大幅降低参数量级(降维);全连接层类似传统部分 下面原理解释为了通俗易懂,忽略了很多技术细节,如果大家对详细原理感兴趣,可以看这个视频《基础》。——提取特征运算如下图,用一个核扫完整张图片:? 对研究始于二十世纪80至90年代,时间延迟和LeNet-5是最早出现;在二十一世纪后,随着深度学习理论提出和数值计算设备改进,得到了快速发展,并被大量应用于计算机视觉 查看详情维基百科版本在深度学习中,(CNN或ConvNet)是一类深度,最常用于分析视觉图像。CNN使用多层感知器变体设计,需要最少预处理。

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    CNN

    中进行批量归一化时,一般对 未进行ReLu激活 feature map进行批量归一化,输出后再作为激励层输入,可达到调整激励函数偏导作用。 Batch Normalization 算法训练和测试区别:在训练中,我们每次都会将 batch_size 数目大小训练样本 放入到CNN中进行训练,在BN层中自然可以得到计算输出所需要 第一个问题:为什么不用BP去做呢? 1.全连接,权值太多,需要很多样本去训练,计算困难   • 应对之道:减少权值尝试,局部连接,权值共享  有两种器可以降低参数数目。    image.png 2.边缘渡不平滑   • 应对之道:采样窗口彼此重叠 image.png 参考深度学习简介(一)——详解(CNN)【CNN】一文读懂CNN深度学习之 CNN及tensorflow代码实现示例CNN总结Deep Learning论文笔记之(四)CNN推导和实现

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    – CNN

    – CNN? – CNN 最擅长就是图片处理。它受到人类视觉系统启发。 – CNN 解决第一个问题就是「将复杂问题简化」,把大量参数降维成少量参数,再做处理。更重要是:我们在大部分场景下,降维并不会影响结果。 而 CNN 解决了这个问题,他用类似视觉方式保留了图像特征,当图像做翻转,旋转或者变换位置时,它也能有效识别出来是类似图像。那么是如何实现呢? -CNN 基本原理典型 CNN 由3个部分构成:层 池化层 全连接层 如果简单来描述话:层负责提取图像中局部特征;池化层用来大幅降低参数量级(降维);全连接层类似传统部分 ——提取特征运算如下图,用一个核扫完整张图片: ?这个我们可以理解为我们使用一个滤器(核)来滤图像各个小区域,从而得到这些小区域特征值。

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    (CNN)

    这篇是前面介绍多层进一步深入,它将深度学习思想引入到了当中,通运算来由浅入深提取图像不同层次特征,而利用训练让整个自动调节参数,从而无监督产生了最适合分类特征 一、结构        主要由这几类层构成:输入层、层,ReLU层、池化(Pooling)层和全连接层(全连接层和常规一样)。 通将这些层叠加起来,就可以构建一个完整。        在实际应用中往往将层与ReLU层共同称之为层,所以操作也是要激活函数。 二、层        层是构建核心层,它产生了中大部分计算量。注意是计算量而不是参数量。         ,本文重点不在于讲解“全连接”,本文核心在于(CNN)。这里,你只需要记住2点:① “全连接”可以帮助我们学习到参数θ。

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    (CNN)

    目录1.背景2.结构3.与池化4.局部感知和参数共享5.训练技巧6.基于mnist一个例子背景(1)先举个例子:假设给定一张图(可能是字母X或者字母O),通CNN即可识别出是X 结构这里借用斯坦福CS231N里课里给出层级结构,如下图:? 全连接层劣势在于会产生大量计算,需要大量参数,但在效果上却和全局平均池化层一样,但本文将基于进行介绍)与池化 (1)什么是是一种特殊线性运算。 另外,CS231N课中有一张动图非常形象地描述了,如下:?可以看到:a.两个元,即depth=2,意味着有两个滤波器。 训练技巧(1)优化核在实际训练中,为了加快速度,常常把核裁开。

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    1.4-1.5Padding与步长

    1.4Padding一张 大小图片,使用 核设定步长为 1,操作后得到一个 图像。 特征图大小公式设定原始图像大小为 ,核大小为 ,则操作后特征图大小为 不使用 Padding 缺点操作后图像会缩小.如果你注意角落边像素,则此像素点只会被核触碰一次。 假设 p 作为填充在原始图像外围 Padding 大小,则操作后特征图大小为 Padding 填充大小公式如果需要使特征图大小保持不变,则填充大小需要满足公式 即 所以只要 f 通常使用奇数维度滤器大小通常使用奇数维度滤器大小,这样可以使 SAME Padding 后图像有自然填充而不是出现小数维度。奇数维度核具有中心点,便于指出滤器位置。 特征图大小公式 其中 n 为原始图像大小,p 为 Padding 填充维度,f 为核维度,s 为步长当出现得到结果不是整数时,可以采用向下取整方式使其维度为整数参考资料吴恩达老师课原地址: https

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    深度学习 || 23

    —— ( Convolution ), 也叫摺, 是分析数学中一种重要运算。在信号处理或图像处理中,常使用一维或二维。 ----一维 一维常用在信号处理中,用于计算信号延迟累。假设一个信号发生器每个时刻 产生一个信号 , 其信息衰减率为 , 即在 个时间步长后, 信息为原来 倍。 假设 , 那么在时刻 收到信号 为当前时刻产生信息和以前时刻延迟信息叠加, 我们把 称为滤波器 (Filter)或**核 **( Convolution Kernel)。 假设滤波器长度为 , 它和一个信号序列 为 信号序列 和滤波器 定义为 其中 表示运算。一般情况下滤波器长度 远小于信号序列长度 。 当滤波器 时, 相当于信号序列简单移动平均(窗口大小为 )。下图给出了一维示例。滤波器为 连接边上数字为滤波器中权重。?----二维 常用在图像处理中。

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