卷积神经网络（Convolutional Neural Networks)CNN

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卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)简析

目录 1 神经网络 2 卷积神经网络 2.1 局部感知 2.2 参数共享 2.3 多卷积核 2.4 Down-pooling 2.5 多层卷积 3 ImageNet-2010网络结构 4 DeepID网络结构 5 参考资源自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先…

卷积神经网络Convolutional Neural Networks

Convolutional Neural Networks NOTE: This tutorial is intended for advanced users of TensorFlow and assumes expertise and experience in machine learning. Overview CIFAR-10 classification is a common benchmark problem in machine learning. The problem i…

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks)CNN

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.36dsj.com/archives/24006 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习…

深度学习FPGA实现基础知识10(Deep Learning（深度学习）卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN))

需求说明:深度学习FPGA实现知识储备来自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 说明:图文并茂,言简意赅. 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一…

Convolutional Neural Networks

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks/ CNN/ConvNets) 卷积神经网络和普通神经网络十分相似: 组成它们的神经元都具有可学习的权重(weights)和偏置(biases).每个神经元接受一些输入,执行一个点积操作,并且可能执行一个非线性函数最后得到该神经元的输出.整个网络仍然可以表示为一个可微评分函数.这个函数在一端输入图像的像素,在另一端得到某个类别的分数.同时卷积神经网络在做后一个层(fully-connected)上仍然具有损失函数--例如SV…

一目了然卷积神经网络 - An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks

An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks 原文地址:https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/comment-page-4/?unapproved=31867&moderation-hash=1ac28e426bc9919dc1a295563f9c60ae#comment-31867 一.什么是卷积神经网络.为什么卷积神经网络很重要? 卷…

小白也能弄懂的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks ）

本系列主要是讲解卷积神经网络 - Convolutional Neural Networks 的系列知识,本系列主要帮助大家入门,我相信这是所有入门深度学习的初学者都必须学习的知识,这里会用更加直接和用大白话的方式向大家来介绍CNN,如果感兴趣的话就继续看下去吧. 卷积网络的基本结构卷积神经网络,简称CNN,是计算机视觉中的重要方法,可以用于计算机视觉中的图像分类.人脸识别.语音处理.文本信息处理等,可以看下面的图直观感受一下卷积神经网络的基本结构. 我们可以看到简单的卷积神经网络CNN结构…

深度学习笔记 (一) 卷积神经网络基础 (Foundation of Convolutional Neural Networks)

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…

循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)介绍

目录 1 什么是RNNs 2 RNNs能干什么 2.1 语言模型与文本生成Language Modeling and Generating Text 2.2 机器翻译Machine Translation 2.3 语音识别Speech Recognition 2.4 图像描述生成 Generating Image Descriptions 3 如何训练RNNs 4 RNNs扩展和改进模型 4.1 Simple RNNsSRNs2 4.2 Bidirectional RNNs3 4.3 DeepB…

卷积神经网络LeNet Convolutional Neural Networks (LeNet)

Note This section assumes the reader has already read through Classifying MNIST digits using Logistic Regression and Multilayer Perceptron. Additionally, it uses the following new Theano functions and concepts: T.tanh, shared variables, basic arithme…

Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2

Linear Classification 在上一讲里,我们介绍了图像分类问题以及一个简单的分类模型K-NN模型,我们已经知道K-NN的模型有几个严重的缺陷,第一就是要保存训练集里的所有样本,这个比较消耗存储空间:第二就是要遍历所有的训练样本,这种逐一比较的方式比较耗时而低效. 现在,我们要介绍一种更加强大的图像分类模型,这个模型会很自然地引申出神经网络和Convolutional Neural Networks(CNN),这个模型有两个重要的组成部分,一个是score function,将原始…

卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)没有原理只有实现

零.说明: 本文的所有代码均可在 DML 找到,欢迎点星星. 注.CNN的这份代码非常慢,基本上没有实际使用的可能,所以我只是发出来,代表我还是实践过而已一.引入: CNN这个模型实在是有些年份了,最近随着深度学习的兴起又开始焕发青春了,把imagenet测试的准确度提高了非常多,一个是Alex的工作,然后最近好像Zeiler又有突破性的成果,可惜这些我都没看过,主要是imagenet的数据太大了,我根本没有可能跑得动,所以学习的积极性有些打折扣.不说那么多,还是先实现一个最基础的CNN再说吧…

（转载）Convolutional Neural Networks卷积神经网络

Convolutional Neural Networks卷积神经网络 Contents 一:前导 Back Propagation反向传播算法网络结构学习算法二:Convolutional Neural Networks卷积神经网络三:LeCun的LeNet-5 四:CNNs的训练过程五:总结本文是我在20140822的周报,其中部分参照了以下博文或论文,如果在文中有一些没说明白的地方,可以查阅他们.对Yann LeCun前辈,和celerychen2009.zouxy09表示感谢…

【原创】梵高油画用深度卷积神经网络迭代十万次是什么效果？ A neural style of convolutional neural networks

作为一个脱离了低级趣味的码农,春节假期闲来无事,决定做一些有意思的事情打发时间,碰巧看到这篇论文: A neural style of convolutional neural networks,译作卷积神经网络风格迁移. 这不是“暮光女”克里斯丁的研究方向吗?!连好莱坞女星都开始搞人工智能发paper,真是热的可见一斑! 这篇文章中讲述了如何用深层卷积神经网络来将一张普通的照片转化成一幅艺术风格的画作(比如梵高的星夜),可以看做是DL(deep learning)在NPR(非真实渲染non p…

【原创】梵高油画用深度卷积神经网络迭代10万次是什么效果？ A neural style of convolutional neural networks

作为一个脱离了低级趣味的码农,春节假期闲来无事,决定做一些有意思的事情打发时间,碰巧看到这篇论文: A neural style of convolutional neural networks,译作卷积神经网络风格迁移. 这不是“暮光女”克里斯丁的研究方向吗?!连好莱坞女星都开始搞人工智能发paper,真是热的可见一斑! 这篇文章中讲述了如何用深层卷积神经网络来将一张普通的照片转化成一幅艺术风格的画作(比如梵高的星夜),可以看做是DL(deep learning)在NPR(非真实渲染non p…

Convolutional Neural Networks卷积神经网络

转自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 9.5.Convolutional Neural Networks卷积神经网络卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点.它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量.该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显,使图像可以直接作为网络的输入,避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程.卷积网络是为识别…

卷积神经网络用于视觉识别Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

Table of Contents: Architecture Overview ConvNet Layers Convolutional Layer Pooling Layer Normalization Layer Fully-Connected Layer Converting Fully-Connected Layers to Convolutional Layers ConvNet Architectures Layer Patterns Layer Sizing Patterns C…

深度卷积神经网络用于图像缩放Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks

This past summer I interned at Flipboard in Palo Alto, California. I worked on machine learning based problems, one of which was Image Upscaling. This post will show some preliminary results, discuss our model and its possible applications to Flipboa…

卷积神经网络图像纹理合成 Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks

代码实现概述这是关于Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks论文的tensorflow2.0代码实现,使用keras预训练的VGG19模型,依照论文重新更改了vgg19的设置. 本实现在论文给出的纹理中基本能得到复现结果环境 tensorflow >2.0 numpy Pillow matplotlib Usage python3 synthesize.py src.jpg --output output.jpg 文件 cu…

Local Binary Convolutional Neural Networks ---卷积深度网络移植到嵌入式设备上？

前言:今天他给大家带来一篇发表在CVPR 2017上的文章. 原文:LBCNN 原文代码:https://github.com/juefeix/lbcnn.torch 本文主要内容:把局部二值与卷积神经网路结合,以削减参数,从而实现深度卷积神经网络端到端的训练,也就是未来嵌入式设备上跑卷积效果将会越来越好. 主要贡献: 提出一种局部二值卷积(LBC)可以用来替代传统的卷积神经网络的卷积层,这样设计的灵感来自于局部二值模式(LBP).LBC主要由一个预先定义好的稀疏二值卷积滤波器,这个滤波器在整个…

pytorch -- CNN 文本分类 -- 《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》

论文 < Convolutional Neural Networks for Sentence Classification>通过CNN实现了文本分类. 论文地址: 666666 模型图: 模型解释可以看论文,给出code and comment: # -*- coding: utf-8 -*- # @time : 2019/11/9 13:55 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim…

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》剖析

<ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks> 剖析 CNN 领域的经典之作, 作者训练了一个面向数量为 1.2 百万的高分辨率的图像数据集ImageNet, 图像的种类为1000 种的深度卷积神经网络.并在图像识别的benchmark数据集上取得了卓越的成绩. 和之间的LeNet还是有着异曲同工之妙.这里涉及到 category 种类多的因素,该网络考虑了多通道卷积操作, 卷积操作也不是 LeNet 的单通道…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（译文）转载

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton 摘要我们训练了一个大型的深度卷积神经网络,来将在ImageNet LSVRC-2010大赛中的120万张高清图像分为1000个不同的类别.对测试数据,我们得到了top-1误差率37.5%,以及top-5误差率17.0%,这个效果比之前最顶尖的都要好得多.该神经网络有…

AlexNet论文翻译-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of Toronto 多伦多大学 ilya@cs.utoronto.ca Geoffrey E. Hinton University of Toront…

Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks

Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解深度卷积神经网络中的有效感受野 Abstract摘要 We study characteristics of receptive ﬁelds of units in deep convolutional networks. The receptive ﬁeld size is a crucial issue in many vis…

Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 8

Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) 前面做了如此漫长的铺垫,现在终于来到了课程的重点.Convolutional Neural Networks, 简称CNN,与之前介绍的一般的神经网络类似,CNN同样是由可以学习的权值与偏移量构成,每一个神经元接收一些输入,做点积运算加上偏移量,然后选择性的通过一些非线性函数,整个网络最终还是表示成一个可导的loss function,网络的起始端是输入图像,网络的终端是每一类的预测值,通过一个ful…

Convolutional Neural Networks 笔记

1 Foundations of Convolutional Neural Networks 1.1 cv问题图像分类.目标检测.风格转换.但是高像素的图片会带来许多许多的特征. 1.2 边缘检测(卷积操作) 图像和卷积核(滤波器)移动相乘.横向.纵向滤波器.过滤器里的值也是可以学习的. 1.3 Padding(补白) 卷积会使图像变小,丢掉部分边缘信息.所以需要将边缘补白,补充为0. 假设图片尺寸为n,卷积尺寸为f.卷积之后会变为n-f+1尺寸. padd尺寸为p.valid convolu…

中文版 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 摘要我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将ImageNet LSVRC-2010竞赛的120万高分辨率的图像分到1000不同的类别中.在测试数据上,我们得到了top-1 37.5%, top-5 17.0%的错误率,这个结果比目前的最好结果好很多.这个神经网络有6000万参数和650000个神经元,包含5个卷积层(某些卷积层后面带有池化层)和3个全连接层,最后是一个1…

An intriguing failing of convolutional neural networks and the CoordConv solution

An intriguing failing of convolutional neural networks and the CoordConv solution NeurIPS 2018 2019-10-10 15:01:48 Paper: https://arxiv.org/pdf/1807.03247.pdf Official TensorFlow Code: https://github.com/uber-research/coordconv Unofficial PyTorch Cod…

Deep learning_CNN_Review：A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks——2019

CNN综述文章的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译综述深度卷积神经网络架构:从基本组件到结构创新目录摘要 1.引言 2.CNN基本组件 2.1 卷积层 2.2 池化层 2.3 激活函数 2.4 批次归一化 2.5 Dropout 2.6 全连接层…