深度卷积神经网络(AlexNet) LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意. 1.神经网络计算复杂. 2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域. 机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数 神经网络的特征提取:通过学习得到数据的多级表征,并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式. 神经网络发展的限制:数据.硬件 AlexNet 首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征,从而⼀举打破计算机视觉研究的前状. 特征: 8层变换,其中有5层卷积和2层全连接隐藏层,以及1个全连接输…

CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝…

AlexNet: VGGNet: 用3x3的小的卷积核代替大的卷积核,让网络只关注相邻的像素 3x3的感受野与7x7的感受野相同,但是需要更深的网络 这样使得参数更少 大多数内存占用在靠前的卷积层,大部分的参数在后面的全连接层 GoogleNet: Inception模块:设计了一个局部网络拓扑结构,然后堆放大量的局部拓扑在每一个的顶部 目的是将卷积和池化(filter)操作并行,最后在顶层将得到的输出串联得到一个张量进入下一层 这种做法会增加庞大的计算量: (图中输入输出尺寸不变是因为增加了零…

ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks by KOUSTUBH        this blog from: http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inception/ Convolutional neural networks are fantastic for visual…

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 其中 文章 详解卷积神经网络(CNN)已经对卷积神经网络进行了详细的描述,这里为了学习MXNet的库,所以对经典的神经网络进行实现~加深学习印象,并且为以后的使用打下基础.其中参考的为Gluon社区提供的学习资料~ 1.简单LeNet的实现 def LeNet(): """ 较早的卷积神经网络 :…

AlexNet (2012) The network had a very similar architecture as LeNet by Yann LeCun et al but was deeper, with more filters per layer, and with stacked convolutional layers. It consisted 11x11, 5x5,3x3, convolutions, max pooling, dropout, data augmenta…

1.基础神经网络: 输入向量x,权重向量w, 偏置标量b, 激活函数sigmoid(增加非线性度) 优化手段: 梯度下降优化, BP向后传播(链式规则) 梯度下降优化: 1. 使用得目标函数是交叉熵  c = 1/nΣΣ[yj*lnaj^2 + (1-yj)*ln(1-aj^2)]  yj表示得是样本标签, aj表示的是输出值                            2.批量梯度下降:每次迭代一部分样本,进行参数跟新. 3. 随机梯度下降:每次迭代只选择单个样本 4. 梯度更新的方…

非常好的一篇:https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 alexnet和VGG没什么特别的,VGG深一些. Deep learning 实际上是一种 feature engineering 的方法.不论是AlexNet还是VGG-Net,倒数第二层都可以很好的描述image全局特征,所以它们通常用来当作 input image 新的 feature,用来做 image classification(最后一层N个node的softmax层,代表了N个…

前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2. 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet.另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军. AlexNet 贡献:ILSVRC2012冠军,展现出了…

LeNet 1998年,LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络,也是整个神经网络的开山之作,称为LeNet,现在主要指的是LeNet5或LeNet-5,如图1.1所示.它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构,如果不计输入层,该模型共7层,包括2个卷积层,2个下采样层,3个全连接层. 图1.1 注:由于在接入全连接层时,要将池化层的输出转换成全连接层需要的维度,因此,必须清晰的知道全连接层前feature map的大小.卷积层与池化层输出的图像大小,其计算如图1.2所示. 图1…