上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…

在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章,感觉讲的特别直观明了,我整理了一下.首先介绍原理部分. [透析] 卷积神经网络CNN究竟是怎样一步一步工作的? 通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的.下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含"儿童"的过程,包括四个步骤:图像输入(InputImage)→卷积(Convolution)→最大池化(MaxPooling)→全连接神经网络(Fully-ConnectedNeural Network)计算.        首先将图片分割成如下图…

从神经网络到卷积神经网络(CNN)我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构      • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer 1.数据输入层该层要…

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向…

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字…

用Tensorflow实现卷积神经网络(CNN) 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10737065.html 目录 1.踩过的坑(tensorflow) 2.tensorboard 3.代码实现(python3.5) 4.运行结果以及分析 1.踩过的坑(tensorflow) 上一章CNN中各个算法都是纯手工实现的,可能存在一些难以发现的问题,这也是准确率不高的一个原因,这章主要利用tensorf…

卷积神经网络(CNN)学习笔记1:基础入门 Posted on 2016-03-01   |   In Machine Learning  |   9 Comments  |   14935  Views 概述 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的.CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于,避免了对图像复杂的…

基于tensorflow使用CNN识别MNIST 参数数量:第一个卷积层5x5x1x32=800个参数,第二个卷积层5x5x32x64=51200个参数,第三个全连接层7x7x64x1024=3211264个参数,第四个输出层1024x10=10240个参数,总量级为330万个参数,单机训练时间约为30分钟. 关于优化算法:随机梯度下降法的learning rate需要逐渐变小,因为随机抽取样本引入了噪音,使得我们在最小点处的随机梯度仍然不为0.对于batch gradient descent不…

CNN的基本结构包括两层: 特征提取层:每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征.一旦该局部特征被提取后,它与其它特征间的位置关系也随之确定下来: 特征映射层:网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射是一个平面,平面上所有神经元的权值相等.特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数,使得特征映射具有位移不变性.此外,由于一个映射面上的神经元共享权值,因而减少了网络自由参数的个数.卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提…