来源:http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#lenet Convolutional Neural Networks (LeNet) note:这部分假设读者已经看过(Theano3.3-练习之逻辑回归)和(Theano3.4-练习之多层感知机).另外,这里是用新的theano函数和概念: T.tanh,  shared variables,  basic arithmetic ops, T.grad, floatX,downsample , co…

加州大学洛杉矶分校在PLOS Computing Biology上发表了一篇文章,分析了深度卷积网络(DCNN)和人类识别物体方法的不同:深度卷积网络(DCNN)是依靠物体的纹理进行识别,而人类是依靠物体的轮廓进行识别.如对下面的图a,人类依靠轮廓很快就能识别出这是一只熊,速度和准确性超过深度卷积网络(DCNN):但是如果把熊的图片分成若干部分,再打乱,如图b所示,人类要识别出这是一只熊就很困难了,而深度卷积网络(DCNN)可以很容易的识别出来.这是因为人类是依靠物体的全局信息和轮廓去识别一个物…

1. Case study:学习经典网络的原因是它们可以被迁移到其他任务中. 1.1)几种经典的网络: a)LeNet-5(LeCun et al., 1998. Gradient-based learning applied to document recognition,NG建议重点读II部分,泛读III部分):这个网络大概60k个参数.那个时期习惯于用average pooling(现在是max pooling),sigmoid/tanh(现在是ReLU),最后的分类函数现在已经不常用了(…

1 实例探究( Cast Study ) 这一周,ng对几个关于计算机视觉的经典网络进行实例分析,LeNet-5,AlexNet,VGG,ResNet,Inception. 2 经典网络( Classic networks ) LeNet-5是1998年写的,大约有6万个参数,基本的网络结构跟今天差不多,只是有几点不同: 激活函数用sigmoid或tanh,没有用relu:当时比较流行使用平均池化:池化后使用了sigmoid激活函数:没有使用pdding: 当时的每个卷积核是跟原图像的通道数是一…

目录 1. Inception V1 1.1 Inception module 2. Inception V2 3. Inception V3 4. Inception V4, Inception-ResNet 5. Xception(extreme inception)   主要列举的网络结构有: Inception V1: Going Deeper with Convolutions Inception V2: Batch Normalization: Accelerating Deep N…

这个项目主要涉及到两个网络,其中卷积神经网络用来提取图片表达的情绪,提取出一个二维向量. 网络结构如图: 词向量采用预训练的glove模型,d=50,其他信息包括了图片的“空旷程度”.亮度.对比度等信息,用来更好地描述图片特征. 对于图中的卷积神经网络,需要讲解的地方是:卷积核是一个一维卷积核,每一层卷积层之后都连接了池化层,做的是最大值池化,每一层之间有固定的dropout层,最后输出的向量与我们预先设定的label进行计算,损失函数定义为 \[J(\theta)=-\sum_iy'_i\lo…

参考 1. Why look at case studies 介绍几个典型的CNN案例: LeNet-5 AlexNet VGG Residual Network(ResNet): 特点是可以构建很深的神经网络 Inception Neural Network 2. Classic Networks 典型的 LeNet-5 结构包含CONV layer,POOL layer 和 FC layer 顺序一般是 CONV layer->POOL layer->CONV layer->POOL…

4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 [残差网络]--He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep Residual Learning for Image Recognition[J]. 2015:770-778. 2.3残差网络Residual Networks(ResNets) 非常非常深的网络是很难训练的,因为存在梯度消失和梯度爆炸的问题.使用跳远连接(skip connections) 它可以从某一网络层获取激活,然后…

搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后,不写下来怕又忘记,根据参考资料,加上我自己的理解,记录在这篇博客里. 先来规范表达 为了方便理解,本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积,卷积输入和核形状都为正方形,x和y轴方向的padding相同,stride也相同. 记号:  i,o,k,p,s i,o,k,p,s 分别表示:卷积/反卷积的输入大小 input size input size,卷积/反卷积输出大小 output size output size,卷积/反卷积核大小 kerne…

上一篇我们介绍了:深度学习方法(十二):卷积神经网络结构变化--Spatial Transformer Networks,STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换,目的是增加CNN的旋转.平移.缩放.剪裁性.为什么要做这个很奇怪的结构呢?原因还是因为CNN不够鲁棒,比如把一张图片颠倒一下,可能就不认识了(这里mark一下,提高CNN的泛化能力,值得继续花很大力气,STN是一个思路,读者以及我自己应该多想想,还有什么方法?). 今天介绍的这一篇可变形卷积网络deformable co…

如何评价Dual Path Networks(DPN)? 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1707.01629v1.pdf在ImagNet-1k数据集上,浅DPN超过了最好的ResNeXt-101(64×4d),具有26%更小的模型尺寸,25%的计算成本和8%的更低的内存消耗 5 个回答 xiaozhi CV.ML.DL   1.针对视觉识别任务的“网络工程”一直是研究的重点,其重在设计更为高效的网络拓扑结构,一方面考虑更好的特征表示学习,另一方面尽可能减少计算复杂度和内存…

from:https://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70904212 环境:Win8.1 TensorFlow1.0.1 软件:Anaconda3 (集成Python3及开发环境) TensorFlow安装:pip install tensorflow (CPU版) pip install tensorflow-gpu (GPU版) TFLearn安装:pip install tflearn 参考: Deep Residual Le…

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 我们在第3章实现了一个GAN,其生成器和判别器是具有单个隐藏层的简单前馈神经网络.尽管很简单,但GAN的生成器充分训练后得到的手写数字图像的真实性有些还是很具说服力的.即使是那些无法被识别为人类手写数字的字符,也具有许多手写符号的特征,例如可辨认的线条边缘和形状,特别是与用作生成器原始输入的随机噪声相比,更是如此. 想象一下,如果使用更强大的网络架构可以实现什么?本章中的生成器和判别器都将使用卷积神经网络(CNN,或 ConvNet),而不再是简单的双层前馈网…

主讲人 网神 (新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:55:06 那我们开始了啊,前面第3,4章讲了回归和分类问题,他们应用的主要限制是维度灾难问题.今天的第5章神经网络的内容:1. 神经网络的定义2. 训练方法:error函数,梯度下降,后向传导3. 正则化:几种主要方法,重点讲卷积网络 书上提到的这些内容今天先不讲了,以后有时间再讲:BP在Jacobian和Hessian矩阵中求导的应用:混合密度网络:贝叶斯解释神经网络. 首先是神经网络的定义,先看一个最简单的神经…

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.…

背景 CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体,在2015年之前还是一个世界难题.神经网络大神Jonathan Long发表了<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation>在图像语义分割挖了一个坑,于是无穷无尽的人往坑里面跳. 全卷积网络 Fully Convolutional Networks CNN 与 FCN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature m…

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档前链数目.文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数目设置少于输入特征数目,经大量样本训练能还原原始特征模型,相当用少于输入特征数目信息还原全部特征,压缩,可发现某些特征之间存在隐含相关性,或者有某种特殊关系.让隐藏层神经元数目多余输入特征数目,训练模型可展示特征之间某种细节关联.输出输入一致…

一说起“深度学习”,自然就联想到它非常显著的特点“深.深.深”(重要的事说三遍),通过很深层次的网络实现准确率非常高的图像识别.语音识别等能力.因此,我们自然很容易就想到:深的网络一般会比浅的网络效果好,如果要进一步地提升模型的准确率,最直接的方法就是把网络设计得越深越好,这样模型的准确率也就会越来越准确. 那现实是这样吗?先看几个经典的图像识别深度学习模型: 这几个模型都是在世界顶级比赛中获奖的著名模型,然而,一看这些模型的网络层次数量,似乎让人很失望,少则5层,多的也就22层而已,这些世界级…

今天刚刚得到消息,之前投给IROS 2017的文章收录了.很久很久没有写过博客,今天正好借这个机会来谈谈点云卷积网络的一些细节. 1.点云与三维表达 三维数据后者说空间数据有很多种表达方式,比如:RGB-D 图像,体素图像,三维点云等.这些三维数据的表达方式各有特点:RGB-D 图像可以直接从Kinect 读到,而且是规整的,适合直接用于现存的图像处理框架.体素图像更直观的展示物体的三维形貌,更直接的表达物体表面空间位置关系,同时,很容易将图像中成功的方法推广到体素图像中.而三维点云的表达更加紧…

全卷积网络 Fully Convolutional Networks CNN 与 FCN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量.以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务,因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述(概率),比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率(softmax归一化). 栗子:下图中的猫, 输入AlexNet…

输入模式与网络架构间的对应关系: 向量数据:密集连接网络(Dense层) 图像数据:二维卷积神经网络 声音数据(比如波形):一维卷积神经网络(首选)或循环神经网络 文本数据:一维卷积神经网络(首选)或循环神经网络 时间序列数据:循环神经网络(首选)或一维卷积神经网络 其他类型的序列数据:循环神经网络或一维卷积神经网络.如果数据顺序非常重要(比如时间序列,但文本不是),那么首选循环神经网络 视频数据:三维卷积神经网络(如果需要捕捉运动效果),或者帧级的二维神经网络(用于特征提取)+循环神经网络或一…

http://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/51767036 原文标题为“R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ”,作者代季峰 1,14年毕业的清华博士到微软亚洲研究院的视觉计算组,CVPR 16 两篇一作的会议主持人~ ╰(°▽°)╯ 同时公布了源码~ 2 后面主要内容为原文随便的翻译或概括.必有不紧贴原文原意之处,曲解请指出,否则求放过~…

原文连接:http://blog.kaggle.com/2014/12/22/convolutional-nets-and-cifar-10-an-interview-with-yan-lecun/ 摘要:CIFAR-10竞赛之后,卷积网络之父Yann LeCun接受相关采访.他认为:卷积网络需要大数据和高性能计算机的支持:深层卷积网络的训练时间不是问题,运行时间才是关键.Yann LeCun还分享了他正在做的一些最新研究. Kaggle近期举办了一场 关于CIFAR-10数据集的竞赛,该数据集…

深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功.本人在多年之前也曾接触过神经网络.本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得. 简要描述深度神经网络模型. 1.  自联想神经网络与深度网络   自联想神经网络是很古老的神经网络模型,简单的说,它就是三层BP网络,只不过它的输出等于输入.很多时候我们并不要求输出精确的等于输入,而是允许一定的误差存在.所以,我们说,输出是对输入的一种重构.其网络结构可以很简单的表示如下: 如果我们在上述网络中不使用sigmoid函数,而使用线性…

基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙     摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低,对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序无法成功识别等问题,设计并实现了DeepDroid算法.首先,提取安卓应用程序的静态特征和动态特征,结合静态特征和动态特征生成应用程序的特征向量:然后,使用深度学习算法中的深度置信网络(DBN)对收集到的训练集进行训练,生成深度学习网络:…

一.[用Python学习Caffe]2. 使用Caffe完成图像目标检测 标签: pythoncaffe深度学习目标检测ssd 2017-06-22 22:08 207人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 机器学习(22)  深度学习(12)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   2. 使用Caffe完成图像目标检测 本节将以一个快速的图像目标检测网络SSD作为例子,通过Python Caffe来进行图像目标检测. 必须安装windows-ssd版…

http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体? (图像语义分割) FCN(Fully Convolutional Networks)对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割(semantic segmentation)问题.与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类(全联接层+softmax输出)不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷…

MIT Scene Parsing Benchmark简介 Scene parsing is to segment and parse an image into different image regions associated with semantic categories, such as sky, road, person, and bed. MIT Scene Parsing Benchmark (SceneParse150) provides a standard trainin…

题外话: From <白话深度学习与TensorFlow> 深度残差网络: 深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低,准确率无法有效提升的问题(也称为网络退化). 甚至在一些场景下,网络层数的增加反而会降低正确率.这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合问题(overfitting,所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现的过于优越,导致在验证数据集及测试数据集中表现不佳,即为了得到一致假设而使假设变得过度复杂).解决思路是尝试着使他们引入这些刺…

引言 对于传统的深度学习网络应用来说,网络越深,所能学到的东西越多.当然收敛速度也就越慢,训练时间越长,然而深度到了一定程度之后就会发现越往深学习率越低的情况,甚至在一些场景下,网络层数越深反而降低了准确率,而且很容易出现梯度消失和梯度爆炸. 这种现象并不是由于过拟合导致的,过拟合是在训练集中把模型训练的太好,但是在新的数据中表现却不尽人意的情况.从上图可以看出,我们的训练准误差和测试误差在层数增加后皆变大了,这说明当网络层数变深后,深度网络变得难以训练. 如果大家还没理解的话,那我讲细一点,网…