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卷积神经网络之卷积操作
深度学习是一个目前非常火热的机器学习分支，而卷积神经网络（cnn）就是深度学习的一个代表性算法。 cnn主要用来解决图像相关的问题，目前，单张图片的识别问题已基本被攻克，cnn的下一个战场将是视频识别。 那么为什么卷积神经网络在图片任务上表现这么好呢？ 一大原因就是其中的卷积操作。 那么什么是卷积操作呢？ ...
Pytorch | 《卷积神经网络》之二维卷积
引言大家都知道卷积神经网络被称作为卷积神经神经网络主要是因为其包含卷积层，那么本文会为大家介绍什么是卷积，以及卷积层的主要工作原理。 本文概要1如何计算卷积？ 2卷积在图像中的简单应用3本文小结4参考文献正文开始1如何计算卷积二维卷积其实就是一个二维数组和一个二维核（kernel）数组之间的互相关运算...
卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？
卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？ 看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？ 然后图2又是输出10个特征了？?...
卷积神经网络 | 深度学习笔记1
因此接下来就引入卷积神经网络以及卷积神经网络的一些基本概念：局部感受野（local receptive fields） 权值共享（shared weights and biases）...一、初识卷积网络结构01概览前面已经做过手写体识别的任务。 之前我们只是使用了两层的全连接层，或者根据喜好多加几层。 我更喜欢把这样的结构叫做多层...
深度学习（二）神经网络中的卷积和反卷积原理
卷积 在深度学习的过程中，很多神经网络都会用到各种卷积核来进行操作，那么我们就简单讲一下卷积的原理和实现过程。 那么卷积在神经网络中的作用是什么呢？ 一开始的传统神经网络是没有卷积层的，都是隐藏层加生全连接层的结构，这样在中间得到的特征都是线性的，不能提取到一个局部的特征。 而卷积神经网络的出现...
卷积神经网络CNN
如：像素级特征表示的图像，在第一层学习后得到梯度级图像表示，再上一层学习后得到目标部分级图像表示，再次学习后得到整个目标结构模型特征。 其实卷积神经网络的本质是构建多层学习模型，来学习得到图像更有价值的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。? 卷积神经网络卷积神经网络是人工神经网络的一种，它的最...
卷积神经网络
问题是将rgb 32x32像素图像分为10类：airplane, automobile, bird, cat, deer, dog,frog, horse, ship,and truck. 有关更多详细信息，请参阅cifar-10页面和alex krizhevsky的技术报告。 目标 本教程的目标是构建用于识别图像的相对较小的卷积神经网络（cnn）。 在此过程中，本教程：重点介绍网络架构，培训和评估的...
一文读懂卷积神经网络中的1x1卷积核
前言在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念。 1. 卷积核（convolutional kernel）：可以看作对某个局部的加权求和； 它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。 卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的...
技术 | 变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作
另外值得一提的是，微软亚洲研究院msra最近也有类似的工作，他们提出了一个igc单元(interleaved group convolution)，即通用卷积神经网络交错组卷积，形式上类似进行了两次组卷积，xception 模块可以看作交错组卷积的一个特例，特别推荐看看这篇文章：王井东详解iccv 2017入选论文：通用卷积神经网络交错组卷积八...
卷积神经网络（一）——卷积、边缘化与池化层
卷积神经网络（一）——卷积、边缘化与池化层（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述卷积神经网络网络(convolutional neural network，cnn)，是一种神经网络的模型，在计算机视觉（computer vision，cv）领域运用广泛。 计算机视觉，旨在完成图像分类、物体识别、图像合成创作等工作，主要难度在于输入的特征值...
变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作
另外值得一提的是，微软亚洲研究院msra最近也有类似的工作，他们提出了一个igc单元（interleaved group convolution），即通用卷积神经网络交错组卷积，形式上类似进行了两次组卷积，xception 模块可以看作交错组卷积的一个特例，特别推荐看看这篇文章：王井东详解iccv 2017入选论文：通用卷积神经网络交错组卷积要...
开发 | 变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作
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卷积神经网络概述
alexnet 再一次吸引了广大研究人员对于卷积神经网络的兴趣，激发了卷积神经网络在研究和工业中更为广泛的应用。 现在基于卷积神经网络计算机视觉还广泛的应用于医学图像处理，人脸识别，自动驾驶等领域。 越来越多的人开始了解卷积神经网络相关的技术，并且希望学习和掌握相关技术。 因为卷积神经网络需要大量的标记...
LeNet5的基本结构 | 卷积神经网络
虽然利用theano可以方便的实现lenet5，但是不利于学习和理解卷积神经网络，所以最后会自己动手用python实现一个简单的lenet5，并尝试利用python的pycuda库进行加速。 首先看lenet5的结构，如下图所示（来自yann lecun的论文）。? 对于卷积层，其计算公式为? 其中k表示由l层到l+1层要产生的feature的数量，表示“卷积...
卷积神经网络 CNN
边缘过渡不平滑 应对之道：采样窗口彼此重叠 image.png参考深度学习简介(一)——卷积神经网络详解卷积神经网络(cnn)【cnn】一文读懂卷积神经网络cnn深度学习之卷积神经网络cnn及tensorflow代码实现示例卷积神经网络cnn总结deep learning论文笔记之（四）cnn卷积神经网络推导和实现...
卷积神经网络的原理
通过官方的训练数据和测试数据，模型能达到大约98%的准确率。 但是，这种全连接方式不适合用在真正的图像识别上。 原因是它没有考虑图像的特殊结构。 比如，它把相距远点像素和相距近的像素同等对待。 实际上，相距近的像素，相关性更高。 中实际的图像识别中，常用的是卷积神经网络。 卷积神经网络有3个重要的概念: ...
变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中10大拍案叫绝的操作
另外值得一提的是，微软亚洲研究院msra最近也有类似的工作，他们提出了一个igc单元（interleaved group convolution），即通用卷积神经网络交错组卷积，形式上类似进行了两次组卷积，xception 模块可以看作交错组卷积的一个特例，特别推荐看看这篇文章：王井东详解iccv 2017入选论文：通用卷积神经网络交错组卷积要...
卷积神经网络全面解析
关于梯度发散，因为多个神经元共享权值，因此它们也会对同一个权值进行修正，积少成多，积少成多，积少成多，从而一定程度上解决梯度发散的问题！ 下面我们来揭开卷积神经网络中“卷积”一词的神秘面纱。 cnn的预测过程回到开头的图1，卷积神经网络的预测过程主要有四种操作：卷积、下采样、光栅化、多层感知器预测。 ...
卷积神经网络全面解析
下面我们来揭开卷积神经网络中“卷积”一词的神秘面纱。 cnn的预测过程回到开头的图1，卷积神经网络的预测过程主要有四种操作：卷积、下采样、光栅化...理解卷积神经网络就差不多可以信手拈来了。 摘要：首先解释卷积神经网络为什么会“长”成现在这般模样。 然后详细推导了卷积神经网络的预测过程和参数估计...
零基础入门深度学习 | 第四章：卷积神经网络
卷积神经网络是啥首先，我们先获取一个感性认识，下图是一个卷积神经网络的示意图：? 网络架构如图1所示，一个卷积神经网络由若干卷积层、pooling层、全...本文将要介绍一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构——卷积神经网络(convolutional neural network, cnn)。 说卷积神经网络是最重要的一种神经网络...
