讲授卷积神经网络面临的挑战包括梯度消失.退化问题,和改进方法包括卷积层.池化层的改进.激活函数.损失函数.网络结构的改 进.残差网络.全卷机网络.多尺度融合.批量归一化等 大纲: 面临的挑战梯度消失问题退化问题改进的总体思路卷积层的改进用矩阵乘法实现卷积运算池化层的改进激活函数的改进损失函数的改进高速公路网络残差网络残差网络的分析全卷积网络多尺度连接批量归一化本集总结 面临的挑战: 卷积神经网络尤其是深度卷积神经网络面临的挑战: 梯度消失问题,全连接神经网络(也叫人工神经网络ANN.多层感知器模…

讲授神经网络的思想起源.神经元原理.神经网络的结构和本质.正向传播算法.链式求导及反向传播算法.神经网络怎么用于实际问题等 课程大纲: 神经网络的思想起源 神经元的原理 神经网络结构 正向传播算法 怎么用于实际问题 反向传播算法概述 算法的历史 神经网络训练时的优化目标函数 几个重要的复合函数求导公式 算法的推导 算法的总结 工程实现问题 全连接神经网络:也叫多层感知器模型(HLP) BP不是神经网络,是训练神经网络的一种方法.像CNN.RNN是一种神经网络结构,而BP是一种训练神经网络的其中一…

SIGAI深度学习课程: 本课程全面.系统.深入的讲解深度学习技术.包括深度学习算法的起源与发展历史,自动编码器,受限玻尔兹曼机,卷积神经网络,循环神经网络,生成对抗网络,深度强化学习,以及各种算法的应用.通过精心设计的实践项目,让你深刻理解算法的原理,真实学会算法的使用. 本讲: 讲授机器学习中的基本概念和算法.分类,以及微积分.线性代数.概率论.最优化方法等数学基础知识 机器学习简介: 特征向量 目标函数 机器学习分类: 有监督学习:分类问题(如人脸识别.字符识别.语音识别).回归问题 无监…

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.…

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…

基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统 本设计研究人脸识别技术,基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成: 制作人脸数据集.CNN神经网络模型训练.人脸检测.人脸识别.经过实验,确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别. 关键词: 神经网络: 图像处理: 人脸检测:人脸识别:TensorFlow:模型训练 一.设计目标 1.掌握人脸识别原理: 2.掌握卷积神经网络算法原理 3.掌握卷积神经网络模型训练过程: 4.掌握常用图像处理技术: 设计内容与要…

Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”,新论文Capsule将推翻自己积累了30年的学术成果时 在论文中,Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元:其活动向量所表示的是特定实体类型的实例化参数.他的实验表明,鉴别式训练的多层Capsule系统,在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能,并且在识别高度重叠数字的效果要远好于CNN. 该论文无疑将是今年12月初NIPS大会的重头戏. 一个月前,在多伦多接受媒体采访时,Hinton大神断然宣称要放弃反向传播,让整个人工智能从头…

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…

深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数 Introduce 在上一篇"深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习"中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念.本文主要介绍神经网络常用的损失函数. 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 神经网络常用的损失函数 pytorch损失函数封装在torch.nn中. 损失函数反映了模型预测输出与真实值的区别,模型训练的过程即让损失函数不断减小,最终得到可以拟合预测训练样…

讲授Lenet.Alexnet.VGGNet.GoogLeNet等经典的卷积神经网络.Inception模块.小尺度卷积核.1x1卷积核.使用反卷积实现卷积层可视化等. 大纲: LeNet网络 AlexNet网络 VGG网络 GoogLeNnet网络 反卷积可视化 数学特性 根据卷积结果重构图像 本集总结 LeNet网络: 卷积神经网络是1989年Y.LeCun提出的,真正有意义的卷积神经网络是LeNet-5网络,它是Y.LeCun1998年提出来的,现在尊称Y.LeCun为卷积神经网络之父,后…