在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量.需要人工设计特征,然后将用这些特征计算的值组成特征向量.在过去几十年的经验来看,人工找的特征并不总是好用.有时多了,有时少了,有时选的特征根本就不起作用(真正起作用的特征在浩瀚的未知里).这就是为啥过去几十年神经网络一直被SVM等完虐的原因. 如果有人说,任何特征都是从图像中提取的.那如果把整幅图像作为特征来训练神经网络不就行了嘛,那肯定不会有任何的信息丢失!额,先不说一幅图像有多少冗余信息,单说这数据量就,吓死了! 假如有…

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~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层 在CNN提出…

参考:https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷积层 池化层反向传播: 1,CNN的前向传播 a)对于卷积层,卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和,作为输出矩阵对应位置的值.如果输入矩阵inputX为M*N大小,卷积核为a*b大小,那么输出Y为(M-a+1)*(N-b+1)大小.  b)对于池化层,按照池化标准把输入张量缩小. c)对于全连接层,按照普通网络的前向传播计算. 2,CNN反向传播的不同之处: 首先要注意的是…

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239 卷积层尺寸的计算原理 输入矩阵格式:四个维度,依次为:样本数.图像高度.图像宽度.图像通道数 输出矩阵格式:与输出矩阵的维度顺序和含义相同,但是后三个维度(图像高度.图像宽度.图像通道数)的尺寸发生变化. 权重矩阵(卷积核)格式:同样是四个维度,但维度的含义与上面两者都不同,为:卷积核高度.卷积核宽度.输入通道数.输出通道数(卷积核个数) 输入矩阵.权重矩阵.输出矩阵这三者之间的相互决定关系 卷积核的输入通道…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Jan 31 14:10:03 2018 @author: markli """ import numpy as np; def ReLU(x): return max(0,x); class CovolutionLayer: """ 卷积层包含卷积和汇合两步操作 """ def __init__(se…

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声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了"应该"二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多.这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解.全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构.换句话说,打乱图像像素的输入顺序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个重要特点是它是需要网络自己来学习的.这一点很简…

转载请注明处处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9017854.html 参考网址: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=conv2d#torch.nn.Conv2d https://www.cnblogs.com/chuantingSDU/p/8120065.html https://blog.csdn.net/chaolei3/article/details/79374563 1x1…

一幅图像里包含三个通道,分别是RGB通道.三通道在卷积时是通过累加三个卷积结果得到的. CNN中全连接层的卷积核大小是feature map的大小.比如feature是3*3的,那么该全连接层的卷积核大小为3*3的. FCN中是把CNN上最后的三层全连接层换成了全卷积层.这两者的区别其实是卷积核的大小不同.输出的feature map 不再是1*1的大小. 以下是我自己写的例子,给大家参考,如有错误欢迎指出.…

CNN中减少网络的参数的三个思想: 1) 局部连接(Local Connectivity) 2) 权值共享(Shared Weights) 3) 池化(Pooling) 局部连接 局部连接是相对于全连接来说的.全连接示意图如下: 比如说,输入图像为1000*1000大小,即输入层有1000*1000=10^6维,若隐含层与输入层的数目一样,也有10^6个,则输入层到隐含层的全连接参数个数为10^6 * 10^6=10^12,数目非常之大,基本很难训练. 一般认为人对外界的认知是从局部到全局的,而…