cnn卷积理解

首先输入图像是28*28处理好的图. 第一层卷积:用5*5的卷积核进行卷积,输入为1通道,输出为32通道.即第一层的输入为:28*28图,第一层有32个不同的滤波器,对同一张图进行卷积,然后输出为32张特征图.需要32张特征图原因是能表示更多的特征. 第二层卷积:卷积核同样为5*5,但是输入为32通道,输出为64通道.即以第一层卷积池化激活后的图作为输入,有64个不同的滤波器,对32通道的图进行卷积,输出为64个特征图.…

Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn…

Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现（转）

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…

李宏毅机器学习笔记5：CNN卷积神经网络

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) Lecture 7: CNN 目录一.CNN的引入二.CNN的层次结构三.CNN的小Demo加深对CNN的理解四.CNN的特点在学习本节课知识之前,先让我们来了解一下有关CNN的知识,让我们对CNN有一个大概的认知…

3. CNN卷积网络-反向更新

1. CNN卷积网络-初识 2. CNN卷积网络-前向传播算法 3. CNN卷积网络-反向更新 1. 前言如果读者详细的了解了DNN神经网络的反向更新,那对我们今天的学习会有很大的帮助.我们的CNN卷机网络中有3种网络结构.1. 卷积层,2.池化层,3.全连接层.全连接层的反向传播的方式和DNN的反向传播的方式是一样的,因为DNN的所有层都是全连接的结构.卷机层和池化层下文会继续讲解. 2. 全连接反向更新这里先回顾下DNN的反向更新,我们进行反向更新主要是计算每一层的\(W,b\)的梯度.…

2. CNN卷积网络-前向传播算法

1. CNN卷积网络-初识 2. CNN卷积网络-前向传播算法 3. CNN卷积网络-反向更新 1. 前言我们已经了解了CNN的结构,CNN主要结构有输入层,一些卷积层和池化层,后面是DNN全连接层,最后是Softmax激活函数的输出层.这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构.图中的CONV即为卷积层,POOL即为池化层,而FC即为DNN全连接层,包括了我们上面最后的用Softmax激活函数的输出层. 2. 卷积层的前向传播还是以上面的图片作为例子. 先考虑最简单…

1. CNN卷积网络-初识

1. CNN卷积网络-初识 2. CNN卷积网络-前向传播算法 3. CNN卷积网络-反向更新 1. 前言卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型,它的特殊性体现在两个方面, 它的神经元间的连接是非全连接的, 同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的(即相同的). 它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度(对于很难学习的深层结构来说,这是非常重要的),减少了权值的数量. 2. CNN卷积网络结构我们先重整体的角度观察一下CNN卷积网络的结构: 上…

day-16 CNN卷积神经网络算法之Max pooling池化操作学习

利用CNN卷积神经网络进行训练时,进行完卷积运算,还需要接着进行Max pooling池化操作,目的是在尽量不丢失图像特征前期下,对图像进行downsampling. 首先看下max pooling的具体操作:整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块(pooling size).每个小块内只取最大的数字,再舍弃其他节点后,保持原有的平面结构得出 output. 相应的,对于多个feature map,操作如下,原本64张224X224的图像,经过Max Pooling后,变成了64张112X…

cnn(卷积神经网络)比较系统的讲解

本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning…

CNN卷积神经网络新想法

近期一直在看卷积神经网络,想改进改进弄出点新东西来.看了好多论文,写了一篇综述.对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识,和大家分享下. 事实上卷积神经网络并非一项新兴的算法.早在上世纪八十年代就已经被提出来,但当时硬件运算能力有限,所以当时仅仅用来识别支票上的手写体数字,而且应用于实际. 2006年深度学习的泰斗在<科学>上发表一篇文章,论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力.从而掀起了深度结构研究的浪潮,卷积神经网络作为一种已经存在的.有一定应用经验的深度结构.又一次回到人们视线,此时硬件…

TensorFlow——CNN卷积神经网络处理Mnist数据集

CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构: 输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:32个第一层池化:池化视野2*2,步长为2 第二层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:64个第二层池化:池化视野2*2,步长为2 全连接层:设置1024个神经元输出层:0~9十个数字类别代码实现: import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow.exa…

3层-CNN卷积神经网络预测MNIST数字

3层-CNN卷积神经网络预测MNIST数字本文创建一个简单的三层卷积网络来预测 MNIST 数字.这个深层网络由两个带有 ReLU 和 maxpool 的卷积层以及两个全连接层组成. MNIST 由 60000 个手写体数字的图片组成.本文的目标是高精度地识别这些数字. 具体实现过程导入 tensorflow.matplotlib.random 和 numpy.然后,导入 mnist 数据集并进行独热编码.请注意,TensorFlow 有一些内置的库来处理 MNIST,也会用到它们: 仔细观…

[转]Theano下用CNN(卷积神经网络)做车牌中文字符OCR

Theano下用CNN(卷积神经网络)做车牌中文字符OCR 原文地址:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50989742 之前时间一直在看 Michael Nielsen 先生的 Deep Learning 教程. 用了他的代码在theano下测试了下中文车牌字符的识别.由于我没有GPU,简单的在进行了16个epoch之后,识别率达到了 98.41% ,由于图像本来质量就不高,达到这个识别率,效果挺不错了. 一共 31 类车牌中文字符数据来源于…

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？

https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?修改 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?以及他们的主要用途是什么?只知道CNN是局部感受和参数共享,比较适合用于图像这方面.刚入门的小白真心个人觉得CNN.RNN和DNN不能放在一起比较.DNN是一个大类,CNN是一个典型的空间上深度的神经网络,RNN是在…

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN，LSTM

http://cs231n.github.io/neural-networks-1 https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner's-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks/ Applied Deep Learning - Part 1: Artificial Neural Ne…

用Keras搭建神经网络简单模版（三）—— CNN 卷积神经网络（手写数字图片识别）

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation,Convolution2D,…

Keras（四）CNN 卷积神经网络 RNN 循环神经网络原理及实例

CNN 卷积神经网络卷积池化 https://www.cnblogs.com/peng8098/p/nlp_16.html 中有介绍以数据集MNIST构建一个卷积神经网路 from keras.layers import Dense,Activation,Conv2D,MaxPooling2D,Flatten from keras.models import Model,Sequential from keras.datasets import mnist from keras.utils…

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图因为很多 demo 都比较复杂,专门抽出这两个函数,写的 demo. 更多教程:http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy img = Ima…

人工智能——CNN卷积神经网络项目之猫狗分类

首先先导入所需要的库 import sys from matplotlib import pyplot from tensorflow.keras.utils import to_categorical from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D from keras.layers import MaxPooling2D from keras.layers import Dense from keras.…

CNN中的卷积理解和实例

卷积操作是使用一个二维卷积核在在批处理的图片中进行扫描,具体的操作是在每一张图片上采用合适的窗口大小在图片的每一个通道上进行扫描. 权衡因素:在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡在tensorflow中的函数为例: conv2d: 任意的卷积核,能同时在不同的通道上面进行卷积操作. 卷积核的卷积过程是按照 strides 参数来确定的,比如 strides = [1, 1, 1, 1] 表示卷积核对每个像素点进行卷积,即在二维屏幕上面,两个轴方向的步长都是1.strides = [1, 2,…

CNN卷积减少参数个数的理解（分为全连接到CNN三个层级）

参考连接 : https://blog.csdn.net/accumulate_zhang/article/details/77816566 1000*1000 的图像, 1000000个隐层神经元,参数个数: 10^12 --> 10^8 --> 100(单一卷积核),或者10000(100个卷积核)…

CNN卷积神经网络在自然语言处理的应用

摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献.本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用. 当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉.CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献,也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用. 最近我们开始在自然语言处理(Natural Language Process…

Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢. 本文的论文来自: Notes on Convolutio…

Deeplearning 两层cnn卷积网络详解

https://blog.csdn.net/u013203733/article/details/79074452 转载地址: https://www.cnblogs.com/sunshineatnoon/p/4584427.html 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念…