深度学习笔记 (一) 卷积神经网络基础 (Foundation of Convolutional Neural Networks)

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深度学习笔记 (一) 卷积神经网络基础 (Foundation of Convolutional Neural Networks)

一.卷积卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种在空间上共享参数的神经网络.使用数层卷积,而不是数层的矩阵相乘.在图像的处理过程中,每一张图片都可以看成一张“薄饼”,其中包括了图片的高度.宽度和深度(即颜色,用RGB表示). 在不改变权重的情况下,把这个上方具有k个输出的小神经网络对应的小块滑遍整个图像,可以得到一个宽度.高度不同,而且深度也不同的新图像. 卷积时有很多种填充图像的方法,以下主要介绍两种,一种是相同填充,一种是有效填充. 如图中紫色方框所…

卷积神经网络用语句子分类---Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 学习笔记

读了一篇文章,用到卷积神经网络的方法来进行文本分类,故写下一点自己的学习笔记: 本文在事先进行单词向量的学习的基础上,利用卷积神经网络(CNN)进行句子分类,然后通过微调学习任务特定的向量,提高性能. 在从无监督神经语言模型中获得单词向量(Tomas Mikolov等人做过相关工作,即谷歌的word2vector完成,将原始的1/V模型变化为分布式低维表示)后利用一层卷积层的CNN进行学习. 模型结构: 首先输入具有两个通道,分别对应static和non-static的方式,其中static方式…

CNN学习笔记：卷积神经网络

CNN学习笔记:卷积神经网络卷积神经网络基本结构卷积神经网络是一种层次模型,其输入是原始数据,如RGB图像.音频等.卷积神经网络通过卷积(convolution)操作.汇合(pooling)操作和非线性激活函数的映射等一系列操作的层层堆叠,将高层语义信息逐层由原始信息中抽取出来,逐层抽象. 将信息逐渐抽象出来的过程称为前馈运算(Feed-Forward).通过计算预测值与真实值之间的误差和损失,凭借反向传播算法(Back-Propagation algorithm)将误差或损失由最后一层逐…

树卷积神经网络Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning

树卷积神经网络Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning 2018-04-17 08:32:39 看_这是一群菜鸟阅读数 1906 收藏更多分类专栏: 论文解读版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_24305433/article/details/79856672 一.…

动手学习Pytorch(6)--卷积神经网络基础

卷积神经网络基础本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充.步幅.输入通道和输出通道的含义. 二维卷积层本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据. 二维互相关运算二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter).卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘…

[DeeplearningAI笔记]神经网络与深度学习2.11_2.16神经网络基础(向量化)

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.11向量化向量化是消除代码中显示for循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代码运行的非常快十分重要.所以在深度学习领域中将大数据集进行向量化操作变得十分重要. 对于非向量化数据的计算,我们会使用循环去遍历整个数据集计算对应项的乘积.例如我们要计算一个数据样本,其中w和b都是一个n维向量,计算式子:\(Z=W^{T}+b\)那么我们的式子会写为: z=0 for i in range(n-x) z+=w[i]*…

学习笔记TF027:卷积神经网络

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),可以解决图像识别.时间序列信息问题.深度学习之前,借助SIFT.HoG等算法提取特征,集合SVM等机器学习算法识别图像. SIFT,缩放.平移.旋转.视角转变.亮度调整畸变的一定程度内,具有不变性.有局限性,ImageNet ILSVRC比赛最好结果错误率在26%以上,常年难以突破. 卷积神经网络提取特征效果更好,分类训练时自动提取最有效特征.卷积神经网络CNN,降低图像数据预处理要求,避免复杂特征工程.CNN使用…