详解卷积神经网络(CNN) 详解卷积神经网络CNN 概揽 Layers used to build ConvNets 卷积层Convolutional layer 池化层Pooling Layer 全连接层Fully-connected layer 卷积神经网络架构 Layer Patterns Layer Sizing Patterns Case Studies 参考 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…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)…

cs231n的第18课理解起来很吃力,听后又查了一些资料才算是勉强弄懂,所以这里贴一篇博文(根据自己理解有所修改)和原论文的翻译加深加深理解,其中原论文翻译比博文更容易理解,但是太长,而博文是业者而非学者所著,看着也更舒服一点. 另,本文涉及了反向传播的backpropagation算法,知乎上有个回答很不错,备份到文章里了,为支持原作者,这里给出知乎原文连接 可视化理解卷积神经网络 这张PPT是本节课的核心,下面我来说说这张图. 可视化神经网络的思想就是构建一个逆向的卷积神经网络,但是不包括训…

只要你懂 Python,大概记得高中学过的求导知识,看完这个视频你还不理解反向传播和神经网络核心要点的话,那我就吃鞋:D Andrej Karpathy,前特斯拉 AI 高级总监.曾设计并担任斯坦福深度学习课程 CS231n 讲师.OpenAI 创始成员和研究科学家.在 7 月离职特斯拉后,Andrej 在家录制了一个详解反向传播的课程,自信表示"这是 8 年来领域内对神经网络和反向传播的最佳讲解",并在推特打赌"看不懂就吃鞋". 虽然很想看 Andrej 直播吃鞋…

『cs231n』卷积神经网络的可视化与进一步理解 深度学习小白——卷积神经网络可视化(二) TensorBoard--TensorFlow可视化 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50544370 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年ECCV上的一篇经典文献:<Visualizing and Understanding Convolutional Networks>,可以说是CNN领域可视化理解的开山之作,…

较好的讲解博客: 卷积神经网络基础 深度卷积模型 目标检测 人脸识别与神经风格迁移 译者注:本文翻译自斯坦福CS231n课程笔记ConvNet notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客和猴子翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改. 原文如下 内容列表: 结构概述 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 汇聚层 归一化层 全连接层 将全连接层转化成卷积层 卷积神经网络的结构 层的排列规律 层的尺寸设置规律 案例学习(LeNet / AlexNet / ZFNet…

循环神经网络 循环神经网络介绍摘抄自莫凡博士的教程 序列数据 我们想象现在有一组序列数据 data 0,1,2,3. 在当预测 result0 的时候,我们基于的是 data0, 同样在预测其他数据的时候, 我们也都只单单基于单个的数据. 每次使用的神经网络都是同一个 NN. 不过这些数据是有关联 顺序的 , 就像在厨房做菜, 酱料 A要比酱料 B 早放, 不然就串味了. 所以普通的神经网络结构并不能让 NN 了解这些数据之间的关联. 处理序列数据的神经网络 那我们如何让数据间的关联也被 NN…

原版地址:http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ 知乎翻译地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit 1 卷积层 (1)理解卷积层 按照卷积的观点看,卷积层由若干卷积核(滤波器)组成,核的参数待学习,将卷积核在输入上滑动相乘,得到的输出称为激活图.假设输入数据体的尺寸为.4个超参数为:滤波器的数量,滤波器的空间尺寸,步长,零填充数量.则输出数据体的尺寸为 ,其…

概述 计算加速 方法一: 由于计算机计算矩阵乘法速度非常快,所以这是一个虽然提高内存消耗但是计算速度显著上升的方法,把feature map中的感受野(包含重叠的部分,所以会加大内存消耗)和卷积核全部拉伸成为向量,组成两个矩阵相乘,再想办法恢复为输出的feature map. 方法二: 利用傅里叶变换的特性加速计算,思路来源于信号处理,只对大卷积核有效. 方法三: 思路来源于经典算法,用的人很少,老师也没怎么介绍,个人亦是不太感兴趣,需要的时候自己查资料吧. 总结: 比较简要的总结就是,如果真的…

概述 数据增强 思路:在训练的时候引入干扰,在测试的时候避免干扰. 翻转图片增强数据. 随机裁切图片后调整大小用于训练,测试时先图像金字塔制作不同尺寸,然后对每个尺寸在固定位置裁切固定大小进入训练,最后对所有结果取平均值. 对颜色信息进行主成分分析并重建 迁移学习 三种网络训练思路: 中量数据的训练思路:先训练附加层,收敛后整体整体微调(funetuning) 值得注意:少量低相似度数据处理方式,虽然不乐观,但可以尝试不同层提取特征后组合处理(感觉和之前看的腾讯的检测文档边缘工程案例相似:基于…