学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章

深度学习CNN算法原理

深度学习CNN算法原理 一 卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是一种前馈神经网络,通常包含数据输入层、卷积计算层、ReLU激活层、池化层、全连接层(INPUT-CONV-RELU-POOL-FC),是由卷积运算来代替传统矩阵乘法运算的神经网络 CNN常用于图像的数据处理,常用的LenNet-5神经网络模型如下图所示: 该模型由2个卷积层、2个抽样层(池化层)、3个全连接层组成。 1.4 总结 CNN网络中前几层的卷积层参数量占比小,计算量占比大;而后面的全连接层正好相反,大部分CNN网络都具有这个特点。 u010555688/article/details/38780767 二 实验分析 在本文中,实验结果和过程基于Tensorflow深度学习框架进行实现,数据源使用MNIST数据集,分别采用softmax回归算法和CNN 2.1 CNN模型实现 结合LenNet-5神经网络模型,基于Tensorflow深度学习模型实现方式如下: 2.2 模型评价指标 采用常用的成本函数“交叉熵”,如下式所示: Hy‘y=-iyi‘log⁡

15010

卷积神经网络(CNN)原理

学习目标 目标 了解卷积神经网络的构成 记忆卷积的原理以及计算过程 了解池化的作用以及计算过程 应用 无 3.2.1 卷积神经网络的组成 定义 卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成 如果是平均池化则: 3.2.8 全连接层 卷积层+激活层+池化层可以看成是CNN的特征学习/特征提取层,而学习到的特征(Feature Map)最终应用于模型任务(分类、回归): 先对所有 Feature 向量) 再接一个或多个全连接层,进行模型学习 3.2.9 总结 掌握卷积神经网路的组成 掌握卷积的计算过程 卷积过滤器个数 卷积过滤器大小 卷积过滤器步数 卷积过滤器零填充 掌握池化的计算过程原理

40640
  • 广告
    关闭

    热门业务场景教学

    个人网站、项目部署、开发环境、游戏服务器、图床、渲染训练等免费搭建教程,多款云服务器20元起。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    ·CNN卷积神经网络原理分析

    我们将先描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。在掌握了这些基础知识以后,我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经网络的设计思路。 本节中,我们将介绍简单形式的二维卷积层的工作原理。 2.1.1. 这一切听起来都很模糊,Zeiler和Fergus(2013)在可视化CNN学习的方面做得非常出色。这是他们在论文中使用的CNN。赢得Imagenet竞赛的Vgg16型号基于此。 ? CNN的第2层 左图像表示CNN已学习的内容,右图像表示实际图像的一部分。 在CNN的第2层,模型已经获得了比对角线更有趣的形状。 CNN的第3层 在第3层,我们可以看到模型开始学习更具体的东西。 ◆ 第一个方块显示该模型现在能够识别地理模式 ◆ 第六个方块正在识别汽车轮胎 ◆ 第十一个方块正在识别人。 ?

    40931

    CNN卷积神经网络原理详解(上)

    CNN卷积神经网络原理详解(上) 前言 卷积神经网络的生物背景 我们要让计算机做什么? 伟大的科学家们这里借鉴了神经生物学家对猫在观察事物时候大脑皮层的工作原理提出了神经网络的概念。 这是一个CNN的一般概述。我们来详细说明一下。 回到具体细节。有关CNN做的更详细的概述是,您将图像传递给一系列卷积,非线性,汇聚(下采样)和完全连接的图层,并获得输出。 tips 关于卷积神经网络的数学含义,我会在CNN卷积神经网络原理详解(下)里面详细解释。 传送门: CNN卷积神经网络原理详解(中) CNN卷积神经网络原理详解(下) 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/162105.html原文链接:https

    16620

    CNN卷积神经网络原理简介+代码详解

    一、CNN卷积神经网络原理简介 要讲明白卷积神经网络,估计得长篇大论,网上有很多博文已经写得很好了,所以本文就不重复了,如果你了解CNN,那可以往下看,本文主要是详细地解读CNN的实现代码。 如果你没学习过CNN,在此推荐周晓艺师兄的博文:Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七),以及UFLDL上的卷积特征提取、池化 CNN的最大特点就是稀疏连接(局部感受)和权值共享 至于CNN的结构,以经典的LeNet5来说明: ? S4到C5之间是全连接的,这就相当于一个MLP的隐含层了(如果你不清楚MLP,参考《DeepLearning tutorial(3)MLP多层感知机原理简介+代码详解》)。 self.params = [self.W, self.b]   定义分类器 (Softmax回归) 采用Softmax,这跟《DeepLearning tutorial(1)Softmax回归原理简介

    2.3K30

    卷积神经网络(CNN):从原理到实现

    1.前言 (1)神经网络的缺陷 在神经网络一文中简单介绍了其原理,可以发现不同层之间是全连接的,当神经网络的深度、节点数变大,会导致过拟合、参数过多等问题。 2.卷积神经网络(CNN)特性 根据前言中的两方面,这里介绍卷积神经网络的两个特性。 ? (1)局部感知 图1:全连接网络。 利用图像局部相关性的原理,对图像进行下抽样,可以减少数据处理量同时保留有用信息。 ? 现再假设L层第j个map Mj与L+1层的M2j关联,按照BP的原理,L层的残差Dj是L+1层残差D2j的加权和,但是这里的困难在于,我们很难理清M2j的那些单元通过哪些权重与Mj的哪些单元关联,这里需要两个小的变换

    1.2K100

    Python人工智能 | 九.卷积神经网络CNN原理详解及TensorFlow编写CNN

    前一篇文章介绍什么是过拟合,并采用droput解决神经网络中过拟合的问题,以TensorFlow和sklearn的load_digits为案例讲解;本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理,并通过TensorFlow 文章目录: 一.卷积神经网络原理 1.什么是CNN 2.CNN原理 二.TensorFlow实现CNN 三.总结 代码下载地址(欢迎大家关注点赞): https://github.com/eastmountyxz Google官方卷积神经网络介绍视频 - 优达学城 ---- 2.CNN原理 本文主要讲解如何去应用CNN,下面我们先简单看看CNN是如何处理信息的。 的基本原理讲解完毕,希望大家对CNN有一个初步的理解。 本文详细介绍了卷积神经网络CNN的基本原理,并通过TensorFlow实现CNN卷积神经网络,结合MNIST手写体识别数据集进行分类学习。

    33220

    【深度学习】5:CNN卷积神经网络原理

    毕竟这些内容大多都是不可查的,我们看到的都只是输入输出的东西,里面的内部运作以及工作原理,都需要沉心静思。 这篇CNN卷积神经网络的原理介绍,也是自己通过收集来的资料阅读、理解、操练后,有了一定的见解后才拙笔,里面的内容我会尽量详尽,不清楚明白的地方,望大家慧眼指出。 ——-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—- –—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—–—-—-—-—-—-—-—-——-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—- 二、卷积神经网络原理介绍 用CNN卷积神经网络识别图片,一般需要的步骤有: 卷积层初步提取特征 池化层提取主要特征 全连接层将各部分特征汇总 产生分类器,进行预测识别 1、卷积层工作原理 卷积层的作用:就是提取图片每个小部分里具有的特征 全连接层的工作原理和之前的神经网络学习很类似,我们需要把池化层输出的张量重新切割成一些向量,乘上权重矩阵,加上偏置值,然后对其使用ReLU激活函数,用梯度下降法优化参数既可。

    9620

    【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理

    有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢? 在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识。 神经网络的预备知识 为什么要用神经网络? 特征提取的高效性。 手写数字识别的CNN网络结构  上面我们了解了卷积神经网络的基本结构后,现在来具体看一下在实际数据---手写数字识别中是如何操作的。上文中我定义了一个最基本的CNN网络。 CNN是如何进行反向传播的? 如何调整CNN里的参数? 如何设计最适合的CNN网络结构? 能够不用调用框架的api,手写一个CNN,并和paddlepaddle里的实现过程做对比,看看有哪些可以改进的?

    1.9K100

    关注

    腾讯云开发者公众号
    10元无门槛代金券
    洞察腾讯核心技术
    剖析业界实践案例
    腾讯云开发者公众号二维码

    相关产品

    • 腾讯智能对话平台

      腾讯智能对话平台

      腾讯智能对话平台(TBP)专注于“对话即服务”的愿景,全面开放腾讯对话系统核心技术,为开发者和生态合作伙伴提供开发平台和机器人中间件能力,实现开发者便捷、高效、低成本构建人机对话体验。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券