哈喽，大家好，今天来让我们了解下什么是卷及神经网络，在这篇文章中，我会介绍什么是卷积神经网络，以及卷积神经网络的基本结构和某些具体的应用。话不多说，马上进入正题。 卷积神经网络是近些年来兴起的一种人工网络结构，因为利用卷积神经网络在图片和语言方面能够给出更优秀的结果，因此呢，这种技术也被广泛的传播和应用。卷积神经网络最常用的部分是计算机图片识别。不过因为他的不断创新和不断地迭代也被广泛的用于了视频分析，自然语言处理，药物发现等等。近期很火的阿尔法狗能让计算机看懂围棋，这也是利用了这门技术。 那现在让我们概
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Adam Geitgey 编译 | 吴双，大力，笪洁琼，Aileen 知己知彼，无论你是想成为黑客（最好不要！）或防范未来黑客的入侵，都有必要来了解一下如何骗过由海量数据训练出来的深度学习模型。 只要有程序员还在编程，黑客们就会不遗余力地找寻利用这些程序的方法。恶意黑客更是会利用程序中最为微小的漏洞来侵入系统，窃取数据，对系统造成严重破坏。 但由深度学习算法驱动的系统应该是能够避免人为干扰的，对吧？ 一个黑客怎么能够突破被TB（兆兆字节）级数据训练的神经网络呢？
很多的文章会介绍有关深度学习的一些新闻报道，但我们却并不真正了解其背后的原理！那么今天我们这篇文章便会带大家一览其中的奥秘！
简单来说，孪生神经网络（Siamese network）就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种神经网络模型，是深度学习的代表算法之一。它广泛应用于计算机视觉、语音处理等领域，在图像处理，语音识别方面具有非常强大的性能。针对计算机视觉任务，卷积神经网络能够很好的从大量的数据中做到特征的提取，并且降低网络的复杂度。
首先第一部分也是莫烦老师的在线学习笔记，个人感觉挺好的基础知识，推荐给大家学习。对机器学习进行分类，包括： 1.监督学习:通过数据和标签进行学习，比如从海量图片中学习模型来判断是狗还是猫，包括分类、回归、神经网络等算法;
我们所谓的人工智能算法就是一个机器嵌入了这个算法后，这个机器就拥有了人所具有的基本能力，比如观察、思考、学习、创造等，本文要说的就是这个算法。 人工智能算法主要由两部分组成：深度学习（Deep Learning）和强化学习(Reinforce Learning) 深度学习 深度学习就是多层人工神经网络。 📷 它主要包括三个部分：输入层、隐藏层、输出层。输入层就是机器的输入数据，比如我们问它："你吃了吗？"，而隐藏层就是对这句话的特征提取和分析的过程，机器想我今天到底有没有吃，然后输出层就是结果，比如机器人说
TensorFlow是谷歌研发的开源框架。本讲座介绍了如何使用TensorFlow创建深度学习应用程序，以及与其他Python机器学习库进行比较。 我叫Ian Lewis，我是谷歌云平台团队的开发者大
② 池化过程 : 将图像分割成一块块小区域 , 每个区域只取一个值 , 取该区域的 最大值采样 , 或平均值采样 ;
近年来，计算机视觉领域取得了很大的进展。卷积神经网络极大地提升了图像识别模型的精度，在生活中也有很多的应用。在这篇文章中，我将描述它的工作原理、一些实际应用，以及如何用Python和Keras是实现一个卷积神经网络。
从本篇文章开始，作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识，希望您喜欢。
作者｜Seth Weidman 译者｜大愚若智 编辑｜Emily 为何阅读本文？ 无论该领域中的从业者，或是企业组织，为了运用深度学习技术，首先需要做好两个准备： “能做什么”：了解深度学习领域的最新进展能够用来做什么。 “怎么做”：训练新模型，或将现有模型用于生产环境的技术能力。 在开源社区的努力下，第二个问题正变得越来越容易。目前已经有大量优秀的教程在告诉大家，如何使用诸如 TensorFlow 等库训练并使用深度学习模型，很多教程甚至每周都会发布新的内容，例如 Towards Data Scien
自从 2012 年在一个图像识别比赛上，一个神经网络的性能超过人类后，深度学习就火了起来，但当时只有少数人会预料到接下来会发生什么。
原文标题：Understanding deep Convolutional Neural Networks with a practical use-case in Tensorflow and Keras 作者：Ahmed Besbes 翻译：苏金六 校对：韩海畴 本文长度为10451字，建议阅读10分钟 本文通过数据集和应用案例，详细分析卷积神经网络，手把手教你用Keras和Tensorflow进行实战。 深度学习是目前最热门的人工智能话题之一。它是部分基于生物学解释的算法合集，在计算机视觉、自
阅读大概需要10分钟 作者 Lefteris 翻译 bluepomelo 编辑 zenRRan 有修改 原文链接 http://blog.refu.co/?p=931 小编前言： 之前学过感知机之后觉
假设我们希望训练一个模型来识别视觉对象（例如识别一张图片上是否是一辆汽车），我们怎样才能这么做呢？一种方法是我们利用很多汽车的图片和很多非汽车的图片，然后利用这些图片上一个个像素的值（饱和度或亮度）来作为特征。
最开始接触这个名词的时候，很长一段时间都将它看做一个高深莫测的神奇工具。竟然和大脑神经都有关系的算法，肯定很厉害！
卷积神经网络是深度学习中非常重要的一种神经网络模型，目前在图像识别、语音识别和目标检测等领域应用非常广泛。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，使用反向传播(Back Propagation，BP)算法进行训练。
在计算机视觉领域，通常要做的就是指用机器程序替代人眼对目标图像进行识别等。那么神经网络也好还是卷积神经网络其实都是上个世纪就有的算法，只是近些年来电脑的计算能力已非当年的那种计算水平，同时现在的训练数据很多，于是神经网络的相关算法又重新流行起来，因此卷积神经网络也一样流行。
通过上述计算过程我们发现，在前馈神经网络中，信息的传递是单向的， 这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力。在生物神经网络中， 神经元之间的连接关系要复杂得多。前馈神经网络可以看作一个复杂的函数， 每次输入都是独立的， 即网络的输出只依赖于当前的输入。
在 2012 年的 ILSVRC 比赛中 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 使用深度卷积神经网络模型 AlexNet 以显著的优势赢得了比赛，top-5 的错误率降低至了 16.4% ，相比第二名的成绩 26.2% 错误率有了巨大的提升。 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
本篇是神经网络体系搭建的第三篇，解决体系搭建的卷积神经网络相关问题，详见神经网络体系搭建(序) 卷积神经网络（CNN） CNN是什么 卷积神经网络是一种空间上共享参数的神经网络。 为什么会有CNN 像
一张图片在计算机中是以三个独立的矩阵存储的，对应于下图中的红色，绿色和蓝色通道。三个矩阵与图像大小相同，例如，下图中猫的图像的分辨率是64×64，三个矩阵（RGB）分别是64×64的大小。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。基础性文章，希望对您有所帮助！
今年AI生成图像能力进步得非常快。快到什么程度呢？三四月份的时候，AI还很难画出一个正常的人脸，到九月份的时候，AI已经可以把人脸画的惟妙惟肖了。 要知道，我们对人脸的观察是非常敏锐的，很容易能察觉到哪怕很细微的错误。 而下面这几张图都是用户使用今天的AI在30s的时间里画出来的图： 用户在Draft.art上创作的人像作品 可见，今天的AI对“人应该长什么样”的理解已经非常准确了。 AI和人不同的是，一旦它画出了一张漂亮的人脸，它就可以持续地画。而且随着从更多的数据中学习，水平还能不断提高。 因此也难怪
今天我们来说说为了理解神经网络在做什么, 对神经网络这个黑盒的正确打开方式. 神经网络 当然, 这可不是人类的神经网络, 因为至今我们都还没彻底弄懂人类复杂神经网络的运行方式. 今天只来说说计算机中的
神经网络作为Uber机器学习系统的基础，在解决复杂问题——包括图片识别、语言理解和人机博弈方面均表现出色。不过这些神经网络通过梯度下降法到达一个停止点，逐步基于其多重训练中的表现来调整网络连接，而一旦训练结束，网络被固化，连接无法再改变，阻碍了之后的重训（仍需许多例子），也就是说，这一网络在训练结束后便终止了学习。 相比之下，生物大脑具有可塑性，神经元间的连接能够不断适应变化的生活，使生物能够迅速高效从持续的经验中学习。大脑不同区域和连接的可塑性水平不同，正是上万年进化过程的选择，让生物在有限的生命中能
在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别. 在我们使用的mnist数据集中,一张分辨率仅仅是 28x28 的黑白图像，就有近 40 万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一 般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 因此将图片进行多次特征提取，再把提取后的计算机可读特征喂给全连接 网络,这样看起来是一个很好的主意. 1:关于卷积 卷
本系列将分为 8 篇 。本次为第 6 篇 ，介绍在计算机视觉中使用广泛并且十分基础的卷积神经网络 。
在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别.
面向读者：没有或有一定机器学习经验并对 Prisma 之类的 app 背后的原理感兴趣的读者。比较有经验的读者可以直接参照科技树阅读文章末罗列的引用论文。 阅读时间：10-20 分钟 注：多图，请注意
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs），也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model）。
如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
深度学习范式主要是通过发现经验数据中，错综复杂的结构进行学习。通过构建包含多个处理层的计算模型（网络模型），深度学习可以创建多个级别的抽象层来表示数据。例如，卷积神经网络CNN可以使用大量图像进行训练，例如对猫狗分类去学习猫和狗图片的特征。这种类型的神经网络通常从所采集图像中，包含的像素进行学习。
本文介绍了神经网络中的隐含层，以及隐含层在人脸识别中的应用。作者通过一个例子，解释了我们通常将神经网络模型称为黑盒子，因为权重和偏置参数是自动学习的，但是我们很难解释这些参数是如何被确定的。通过分析一个简化的人脸识别问题，作者引入了隐含层，并解释了深度神经网络是如何通过一层一层的抽象概念来建立更复杂和抽象的体系结构的。最后，作者讨论了训练神经网络常用的技术，包括批梯度下降、反向传播等，并指出深层次的网络在现实问题中通常比浅层次的网络效果更好。
AI科技评论了解到，近期清华信息科学与技术联合实验室，智能技术与系统国家重点实验室，生物启发计算研究中心和清华大学计算机科学技术学院联合发表的论文《使用对抗性例子提高深度神经网络性能》，探索了深度神经网络的内部架构，并提出了一种方法使人类可以监督网络的生成和网络发生错误的位置。 作者包括 Dong Yingpeng， Hang Su，Jun Zhu和Fan Bao。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1708.05493.pdf，AI科技评论编译。 深度神经网络（DNNs）在很多领域中都
现在，Google和OpenAI的一场合作，以图像分类神经网络为例，我们揭开了神经网络黑箱的一角。
作者：李嘉铭 Northwestern University | CS 量子位 已获授权编辑发布 面向读者：没有或有一定机器学习经验并对Prisma之类的app背后的原理感兴趣的读者。比较有经验的读者
其实自编码严格来说不能算作是深度学习的内容,我们在之前的机器学习算法中也了解到自编码,并且我们会通过一个简单的例子来去说说自编码的理解.
今天让我们来看一下深度学习与神经网络里边的自编码. 其实自编码严格来说不能算作是深度学习的内容,我们在之前的机器学习算法中也了解到自编码,并且我们会通过一个简单的例子来去说说自编码的理解. 首先，我们听到自编码，一定会想到，AutoEncoder会是个什么码呢？是条形码，二维码 NO.NO.NO，和他们都没有关系，其实自编码是一种神经网络形式. 现在我们先构架一个神经网络模型，这个模型是收集一张图片，接受这个图片后，神经网络给这个图片压缩，最后再从压缩的图片中还原，是不是感觉有点抽象，其实我也觉得这样的解释
“普通的”卷积神经网络是当前机器学习领域最热的一个概念， 但是它也有一些问题，例如不能识别空间关系，比如说图片或其他数据里不同部分之间的相对位置关系。Hinton最近提出的胶囊神经网络也许能帮助我们解决包括这一问题和其他问题。
既然叫卷积神经网络，这里面首先是卷积，然后是神经网络，是二者的一个结合，卷积这个概念实际上来自信号处理领域，一般是对2个信号进行卷积运算，见下图：
大数据文摘作品，转载需授权 编译整合：Nancyzxll 审稿：张远园 Aileen ◆ ◆ ◆ 导语 在上一次的小白学数据时间里，我们了解了什么叫做机器学习。目前最热门的一种机器学习方法
计算机视觉（Computer Vision）包含很多不同类别的问题，如图片分类、目标检测、图片风格迁移等等。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
本文主要介绍了计算机视觉领域中的卷积神经网络在图像分类、物体检测、语义分割和人脸识别等任务中的应用。通过详细的实战案例，展示了如何使用卷积神经网络解决实际问题。同时，本文还介绍了如何使用 TensorFlow 实现卷积神经网络，包括数据读取、网络结构、训练和评估等步骤。
国外有个小哥也对外星人的思想非常感兴趣，于是，他借助AI的力量，生成了一系列图片，尝试构建了一种「外星人的思维模式」。
① 深度学习基础 : 大脑对外界事务的认知原理 , 是很多深度学习算法的基础 , 这里讨论人类的视觉原理 ,
卷积神经网络又称作（ConvNet, CNN），它的出现解决了人工智能图像识别的难题，图像识别数据量大，并且在识别的过程中很难保留原有的信息，因此卷积的作用就体现在这里。比如我们经常说的像素，100W像素，那就是，1000X1000个像素点，同时每个像素点上有3个颜色参数，分别为红、绿、蓝。那么处理一张100w像素的图片，就需要输入300w个参数，这还是100w像素的图片，现在看看自己手机的照片，随便一张都是千万级别的，因此图片数据需要降维。
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