https://blog.csdn.net/saw009/article/details/80590245 关于LeNet-5卷积神经网络 S2层与C3层连接的参数计算的思考??? 首先图1是LeNet-5的整体网络结构图 图1 LeNet-5结构 该神经网络共有7层(不计输入层),输入图像大小为32×32. 层编号特点:英文字母+数字 英文字母代表以下一种: C→卷积层.S→下采样层(池化).F→全连接层 数字代表当前是第几层,而非第几卷积层(池化层.ec) 术语解释:参数→权重w与偏置b 连…

本教程将  主要面向代码,  旨在帮助您 深入学习和卷积神经网络.由于这个意图,我  不会花很多时间讨论激活功能,池层或密集/完全连接的层 - 将来会有  很多教程在PyImageSearch博客上将覆盖  每个层类型/概念  在很多细节. 再次,本教程是您  第一个端到端的例子,您可以训练一个现实的CNN(并在实际中看到它).我们将在本系列帖子中稍后介绍激活功能,汇集层和完全连接层的细节(尽管您应该已经知道卷积运算的基本知识); 但是在此期间,只需跟随,享受教训,并  学习如何使用Python…

卷积神经网络Lenet-5实现 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 作者:hjimce 卷积神经网络算法是n年前就有的算法,仅仅是近年来由于深度学习相关算法为多层网络的训练提供了新方法,然后如今电脑的计算能力已非当年的那种计算水平,同一时候如今的训练数据非常多,于是神经网络的相关算法又又一次火了起来,因此卷积神经网络就又活了起来,再開始前,我们须要明白的是网上讲的卷积神经网络的相关教程一般指的是神经网络的前向传导过程…

卷积神经网络(CNN)概述 从多层感知器(MLP)说起 感知器 多层感知器 输入层-隐层 隐层-输出层 Back Propagation 存在的问题 从MLP到CNN CNN的前世今生 CNN的预测过程 卷积 下采样 光栅化 多层感知器预测 CNN的参数估计 多层感知器层 光栅化层 池化层 卷积层 最后一公里:Softmax CNN的实现 思路 其他 最近仔细学习了一下卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network),发现各处资料都不是很全面,经过艰苦努力终于弄清…

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.AlexNet模型及其基本原理阐述 1.关于AlexNet 2012年,AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,可以看作LeNet的一种更深更宽的版本.该模型包含了6亿3000万个连接,6000万个参数和65万个神经元,拥有5个卷积层,其中3个卷积层后面连接了最大池化层,最后还有3个全连接层.它将LeNet的思想得到更广泛的传…

基础概念: 卷积神经网络(CNN):属于人工神经网络的一种,它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度,减少了权值的数量.卷积神经网络不像传统的识别算法一样,需要对数据进行特征提取和数据重建,可以直接将图片作为网络的输入,自动提取特征,并且对图形的变形等具有高度不变形.在语音分析和图像识别领域有重要用途. 卷积:卷积是泛函分析中的一种积分变换的数学方法,通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子,表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积.设函数  是定义在  上的可测函…

在http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50814710中给出了CNN的简单实现,这里对每一步的实现作个说明: 共7层:依次为输入层.C1层.S2层.C3层.S4层.C5层.输出层.C代表卷积层(特征提取).S代表降採样层或池化层(Pooling),输出层为全连接层. 1.        各层权值.偏置(阈值)初始化: 各层权值.偏置个数计算例如以下: (1).输入层:预处理后的32*32图像数据.无权值和偏置: (2).C1层:卷积…

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W…

[神经网络与深度学习]卷积神经网络(CNN) 标签:[神经网络与深度学习] 实际上前面已经发布过一次,但是这次重新复习了一下,决定再发博一次. 说明:以后的总结,还应该以我的认识进行总结,这样比较符合我认知的习惯,而不是单纯的将别的地方的知识复制过来,这样并起不到好的总结效果.相反,如果能够将自己的体会写下来,当有所遗忘时还能顺着当时总结的认识思路,重新"辨识"起来,所以,要总结,而不要搬运知识. 起初并不理解卷积神经的卷积与结构是什么,后来通过了一个比较好的例子才对卷积神经网络有了初…

作者: Sanjay Chan [ http://blog.csdn.net/chenzomi ] 背景 之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章,由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰,看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂,最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解. 于是在这里记录下所学到的知识,关于CNN 卷积神经网络,需要总结深入的知识有很多: 人工神经网络 ANN 如果对于人工神经网络或者神经元模型不是太了解,建议先去了解<人工神经网络ANN>. 卷积…