LeNet-5包含于输入层在内的8层深度卷积神经网络.其中卷积层可以使得原信号特征增强,并且降低噪音.而池化层利用图像相关性原理,对图像进行子采样,可以减少参数个数,减少模型的过拟合程度,同时也可以保留一定的有用信息.   图一 LeNet网络模型框架 层次 描述 参数个数与连接数 作用 INPUT 32*32的灰度图 0 C1卷积层 由6个5*5*1卷积核与输入层做卷积操作产生的6个28*28的Feature Map(FM). 参数:(5*5+1)*6 连接:(5*5*1+1)*6*28*28…
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…
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 :…
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet 前言:这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始,然后逐个讲解卷积神经网络结构,代码实现和优化方向. THE HISTORY OF NEURAL NETWORKS http://dataconomy.com/2017/04/history-neural-networks/…
经典卷积神经网络的结构一般满足如下表达式: 输出层 -> (卷积层+ -> 池化层?)+  -> 全连接层+ 上述公式中,“+”表示一个或者多个,“?”表示一个或者零个,如“卷积层+”表示一个或者多个卷积层,“池化层?”表示一个或者零个池化层.“->”表示 forward 方向. 下面将分别介绍 LeNet-5.AlexNet 和 VGG-16 结构. 1. LeNet-5(modern) 图 1  LeNet-5 1.1 LeNet-5 结构: 输入层 图片大小为 32×32×1…
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本文是<Flink的sink实战>系列的第三篇,主要内容是体验Flink官方的cassandra connector,整个实战如下图所示,我们先从kafka获取字符串,再执行wordcount操作,然后将结果同时打印和写入cassandra: 全系列链接 <Flink的sin…
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 系列文章链接 kubebuilder实战之一:准备工作 kubebuilder实战之二:初次体验kubebuilder kubebuilder实战之三:基础知识速览 kubebuilder实战之四:operator需求说明和设计 kubebuilder实战之五:operator编码 kubeb…
原文:[原创].NET 分布式架构开发实战之三 数据访问深入一点的思考 .NET 分布式架构开发实战之三 数据访问深入一点的思考 前言:首先,感谢园子里的朋友对文章的支持,感谢大家,希望本系列的文章能够真正的对大家起到一点帮助的作用.再次感谢大家. 大家也许想问,什么时候出代码,代码一定会出的,我不想一上来就开始抛出一大堆的代码,然后讲解,架构的设计在思考的过程,思考到了,代码也就水到渠成了. 上篇文章讲述在设计之初,Richard所画出的一些草图,本篇对之前的草图做了进一步的思考. 本篇的议题…
超多经典 canvas 实例 普及:<canvas> 元素用于在网页上绘制图形.这是一个图形容器,您可以控制其每一像素,必须使用脚本来绘制图形. 注意:IE 8 以及更早的版本不支持 <canvas> 元素. 贴士:全部例子都分享在我的 GayHub - https://github.com/bxm0927/canvas-special 尤雨溪个人主页炫彩三角纽带效果,点击还可变换 GitHub源码 . Demo演示 知乎登录注册页动态离子背景效果 GitHub源码 . Demo演…
Zookeeper原理和实战开发 经典视频教程 百度云网盘下载 资源下载地址:http://pan.baidu.com/s/1o7ZjPeM   密码:r5yf   …
Loadrunner经典测试实例…
前言 学习不论什么一个稍有难度的技术,要对其有充分理性的分析,之后果断做出决定---->也就是人们常说的"多谋善断":本系列尽管涉及的是socket相关的知识.但学习之前,更想和广大程序猿分享的是一种心境:学习是一个循序渐进的过程,心态应该随时调节,保持戒骄戒躁的状态. 比方近期在看网易公开课MIT<算法导论>,老师提到,学习算法之前要计算机数学+离散数学+概率论等课程的知识,所以一直学不好算法的程序猿最好还是从基础入手,这都是中国式教育惹的祸啊!(此处省略一万字..…
javascript常用经典算法实例详解 这篇文章主要介绍了javascript常用算法,结合实例形式较为详细的分析总结了JavaScript中常见的各种排序算法以及堆.栈.链表等数据结构的相关实现与使用技巧,需要的朋友可以参考下   本文实例讲述了javascript常用算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 入门级算法-线性查找-时间复杂度O(n)--相当于算法界中的HelloWorld ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 //线性搜索(入门HelloWorld) //A为数组,x…
欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 关于卷积神经网络CNN,网络和文献中有非常多的资料,我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了,就想着简单整理一下,以备查阅之需.如果读者是初接触CNN,建议可以先看一看"Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列"中关于CNN的介绍[1],是介绍我们常说的Lenet为例,相信会对初学者有帮助. Le…
LeNet – 5网络 网络结构为: 输入图像是:32x32x1的灰度图像 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv1:28x28x6 池化层:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool1:14x14x6 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv2:10x10x16 池化层Pool2:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool2:5x5x16 然后将Pool2展开,得到长度为400的向量 经过第一个全连接层,…
一.卷积神经网络的简述 卷积神经网络将一个图像变窄变长.原本[长和宽较大,高较小]变成[长和宽较小,高增加] 卷积过程需要用到卷积核[二维的滑动窗口][过滤器],每个卷积核由n*m(长*宽)个小格组成,每个小格都有自己的权重值, 长宽变窄:过滤器的长宽决定的 高度变高:过滤器的个数决定的 输入:55000 × 784 = 28*28 输出:55000 × 10 lenet:两层卷积层(卷积层 + 池化层).两层全连接层 二.代码: 1.数据集: 下载好Mnist数据集加压到文件夹'MNIST_d…
    近几年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)在图像识别中取得了非常成功的应用,成为深度学习的一大亮点.CNN发展至今,已经有很多变种,其中有几个经典模型在CNN发展历程中有着里程碑的意义,它们分别是:LeNet.Alexnet.Googlenet.VGG.DRL等,接下来将分期进行逐一介绍.在之前的文章中,已经介绍了卷积神经网络(CNN)的技术原理,细节部分就不再重复了,有兴趣的同学再打开链接看看(大话卷积神经网络),在此简单回顾一下C…
在上一篇博客CNN核心概念理解中,我们以LeNet为例介绍了CNN的重要概念.在这篇博客中,我们将利用著名深度学习框架PyTorch实现LeNet5,并且利用它实现手写体字母的识别.训练数据采用经典的MNIST数据集.本文主要分为两个部分,一是如何使用PyTorch实现LeNet模型,二是实现数据准备.定义网络.定义损失函数.训练.测试等完整流程. 一.LeNet模型定义 LeNet是识别手写字母的经典网络,虽然年代久远,但从学习的角度仍不失为一个优秀的范例.要实现这个网络,首先来看看这个网络的…
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.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeural Network,CNN) 19世纪60年代科学家最早提出感受野(ReceptiveField).当时通过对猫视觉皮层细胞研究,科学家发现每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像,即感受野.20世纪80年代,日本科学家提出神经认知机(Neocognitron)的概念,被视为卷积神经网络最初…
JQuery在小编的世界中,也就是JavaScript和查询(Query),即是辅助JavaScript开发的库,百度百科对JQuery的介绍比较详细,小伙伴可以东东自己可耐的小爪子,上网进行搜索,说不定,有意外惊喜哦,今天这篇博客,小编简单的介绍一下JQuery的一些基本知识,然后小编在集合实例,讲解一下在具体的应用过程中,我们的JQuery又是如何在她的舞台熠熠生辉...... 通过JQuery的学习,我们可以学到哪些知识nie,比如我们会学会JQuery的API函数的使用,以及简单的实例的…
一.前述 本文分享一篇基于数据集cifa10的经典模型架构和代码. 二.代码 import tensorflow as tf import numpy as np import math import time from tutorials.image.cifar10 import cifar10 from tutorials.image.cifar10 import cifar10_input # 本节使用的数据集是CIFAR-10,这是一个经典的数据集,包含60000张32*32的彩色图像,…
全连接层网络结构:神经网络每两层之间的所有结点都是有边相连的. 卷积神经网络:1.输入层 2.卷积层:将神经网络中的每一个小块进行更加深入地分析从而得到抽象程度更高的特征. 3 池化层:可以认为将一张分别率较高的图片转化为分别率较低的图片,通过池化层,可以进一步缩小最后全连接层中节点的个数,从而达到减少整个神经网络中参数的目的. 4全连接层:可以认为图像中的信息已经被抽象成了信息含量更高的特征. 5 softmax层 循环神经网络 过滤器:可以将当前层神经网络上的一个子节点矩阵转化为下一层神经网…
一.简介 VGGNet是计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研究的深度卷积神经网络.VGGNet探索了卷积神经网络深度与性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层,VGGNet成功地构筑了16~19层(这里指的是卷积层和全连接层)深度卷积神经网络.到目前为止,VGGNet主要用来进行提取图像特征. 二.特点 以常用的VGG16为例,VGGNet的特点是: 整个网络有5段卷积,每一段内有2~3个卷积层,且…
1.LeNet模型 LeNet是一个早期用来识别手写数字的卷积神经网络,这个名字来源于LeNet论文的第一作者Yann LeCun.LeNet展示了通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到手写数字识别在当时最先进的成果,这个尊基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台 上图就是LeNet模型,下面将对每层参数进行说明 1.1 input输入层 假设输入层数据shape=(32,32) 1.2 C1卷积层 卷积核大小: kernel_size=(5,5) 步幅:stride = 1 输出通道为6 可训练参…
提到广播与监听,我们常常会想到RabbitMQ.Kafka等消息中间件,这些常用于分布式系统中多个应用之间,有时候应用自身内部也有广播和监听的需求(例如某个核心数据发生变化后,有些业务模块希望立即被感知),这时候spring提供的基于ApplicationContext的广播与监听就派上用场了,接下来我们从原理到实践,来了解spring提供的这套机制吧. 原文地址:https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/81697314 全文概览…
Duilib经典实例教程:1基本框架:一个简单的Duilib程序一般是下面这个样子的:://Duilib使用设置部分:#pragmaonce:#defineWIN32_LEAN_AND_ME:#define_CRT_SECURE_NO_DE:#include<windows.h>:#include<objbase.h>:#include& Duilib经典实例教程 1 基本框架 一个简单的Duilib程序一般是下面这个样子的: // Duilib使用设置部分 #pragma…
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