caffe在 .\examples\mnist文件夹下有一个 lenet.prototxt文件,这个文件定义了一个广义的LetNet-5模型,对这个模型文件逐段分解一下. name: "LeNet" //网络的名称是LeNet layer { //定义一个网络层 name: "data" //定义该网络层的名称为 data type: "Input" //定义网络层的类型是 输入层 top: "data" //定义网络层的输出…

这里我们会用 Python 实现三个简单的卷积神经网络模型:LeNet .AlexNet .VGGNet,首先我们需要了解三大基础数据集:MNIST 数据集.Cifar 数据集和 ImageNet 数据集 三大基础数据集 MNIST 数据集 MNIST数据集是用作手写体识别的数据集.MNIST 数据集包含 60000 张训练图片,10000 张测试图片.其中每一张图片都是 0~9 中的一个数字.图片尺寸为 28×28.由于数据集中数据相对比较简单,人工标注错误率仅为 0.2%. Cifar 数据…

1.LeNet-5模型简介 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文 Gradient-based learning applied to document         recognitionr [1] 中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络.在 MNIST 数据集上, LeNet-5 模型可以达到大约 99.2%的正确率. 2.LeNet-5模型结构 LeNet-5 模型总共有 7 层 ,下图展示了 LeNet-5 模型的架构 . 下面总结…

# 手写数字识别 ----卷积神经网络模型 import os import tensorflow as tf #部分注释来源于 # http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6052541.html from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) '''获取程序集'''…

首先看一下卷积神经网络模型,如下图: 卷积神经网络(CNN)由输入层.卷积层.激活函数.池化层.全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC池化层:为了减少运算量和数据维度而设置的一种层. 代码如下: n_input = 784 # 28*28的灰度图 n_output = 10 # 完成一个10分类的操作 weights = { #'权重参数': tf.Variable(tf.高期([feature的H, feature的W, 当前feature连接的输入的深度, 最终想得到…

初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先解释以下MNIST数据集,训练数据集有55,000 条,即X为55,000 * 784的矩阵,那么Y为55,000 * 10的矩阵,每个图片是28像素*28像素,带有标签,Y为该图片的真实数字,即标签,每个图片10个数字,1所在位置…

1.GoogLeNet 模型简介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构,该模型获得了ImageNet挑战赛的冠军. 2.GoogLeNet 模型的提出 1)在这之前的AlexNet.VGG等结构都是通过增大网络的深度(层数)来获得更好的训练效果,但层数的增加会带来很多负作用,比如过拟合.梯度消失.梯度爆炸等.2)解决这些问题的方法当然就是在增加网络深度和宽度的同时减少参数,为了减少参数,自然就想到将全连接变成稀疏连接.但是在实现上,全连接…

1.AlexNet 模型简介 由于受到计算机性能的影响,虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩,但是并没有引起很多的关注. 知道2012年,Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠,卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注. 2.AlexNet 模型特点 AlexNet是在LeNet的基础上加深了网络的结构,学习更丰富更高维的图像特征.AlexNet的特点:1)更深的网络结构2)使用层叠的卷积层,即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征3)使用D…

1.VGGNet 模型简介 VGG Net由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络,在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成绩,将 Top-5错误率降到7.3%.它主要的贡献是展示出网络的深度(depth)是算法优良性能的关键部分.目前使用比较多的网络结构主要有ResNet(152-1000层),GooleNet(22层),VGGNet(19层),大多数模型都是基于这几个模型上改进,采用新…

import tensorflow as tf INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5 CONV2_DEEP = 64 CONV2_SIZE = 5 FC_SIZE = 512 def inference(input_tensor, train, regularizer): with tf.variable_s…

准备工具: 1. 已编译好的pycaffe 2. Anaconda(python2.7) 3. graphviz 4. pydot  1. graphviz安装 graphviz是贝尔实验室开发的一个开源的绘图工具,它可以很方便绘制结构化的图形网络,支持多种格式输出,如各种常见的图片格式(bmp.png等),PDF,SVG等. graphviz使用dot作为脚本语言,只需要在dot脚本中定义图的顶点和边,以及形状.颜色.字体.填充等样式,graphviz就可以使用合适的布局算法对图形布局,使各顶…

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来…

1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 循环神经网络(recurrent neural network)源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络. 传统的机器学习算法非常依赖于人工提取的特征,使得基于传统机器学习的图像识别. 语音识别以及自然语言处理等问题存在特征提取的瓶颈.而基于全连接神经网络的方法也 存在参数太多.无法利用数据中时间序列信息等问题.随着更加有效的循环神经网络结构被…

caffe框架下的lenet.prototxt定义了一个广义上的LeNet模型,对MNIST数据库进行训练实际使用的是lenet_train_test.prototxt模型. lenet_train_test.prototxt模型定义了一个包含2个卷积层,2个池化层,2个全连接层,1个激活函数层的卷积神经网络模型,模型如下: name: "LeNet" //神经网络的名称是LeNet layer { //定义一个网络层 name: "mnist" //网络层的名称是…

1. 前言 循环神经网络(recurrent neural network)源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络. 传统的机器学习算法非常依赖于人工提取的特征,使得基于传统机器学习的图像识别.语音识别以及自然语言处理等问题存在特征提取的瓶颈.而基于全连接神经网络的方法也存在参数太多.无法利用数据中时间序列信息等问题.随着更加有效的循环神经网络结构被不断提出,循环神经网络挖掘数据中的时序信息以及语义信息的深度表达能力被充分利用,并在语音识别.语言模型.机器翻…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5909121.html 参考网址: http://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/5096265.html 可以根据caffe-master\examples\imagenet \readme.md进行理解. 1 生成LmDB格式文件 caffe中通过图像生成lmdb格式文件的程序为examples/imagenet/create_imagenet.sh.该文件调用bui…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet 前言:这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始,然后逐个讲解卷积神经网络结构,代码实现和优化方向. THE HISTORY OF NEURAL NETWORKS http://dataconomy.com/2017/04/history-neural-networks/…

卷积神经网络模型的历史演化: 0. 核心思想 two main ideas: use only local features 在不同位置上使用同样的特征: 池化层的涵义在于,更高的层次能捕捉图像中更大的范围和区域: 1. feature map 依然是 feature map(特征映射),再次可见,深度神经网络其实就是一种 feature learning 框架. 如何获取一幅图像(输入图像)的特征映射(将原始图像映射到其特征空间中): 用一个线性滤波器(linear filter)对输入图像进…

自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1  CNN卷积神经网络 1.1.1          什么是CNN卷积神经网络 CNN(convolutional neural network)卷积神经网络是一种具有局部连接和权重共享等特性的深层前馈神经网络.简单来说神经网络都是为了提取特征.卷积提取特征的方式如下图所示,加入图片是5*5个像素的图片,用一个3*3的卷积…

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…

Caffe学习系列——工具篇:神经网络模型结构可视化 在Caffe中,目前有两种可视化prototxt格式网络结构的方法: 使用Netscope在线可视化 使用Caffe提供的draw_net.py 本文将就这两种方法加以介绍 1. Netscope:支持Caffe的神经网络结构在线可视化工具 Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具,网址:  http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html  它可以用来可…

本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 在上一篇博客中,我们简单介绍了基于循环图神经网络的两种重要模型,在本篇中,我们将着大量笔墨介绍图卷积神经网络中的卷积操作.接下来,我们将首先介绍一下图卷积神经网络的大概框架…

本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 笔者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文,深感其强大,但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解,对未学过信号处理的读者不太友好.同时,很多教程只讲是什么…

一. 卷积层的作用简单介绍 卷积层是深度神经网络中的一个重要的层,该层实现了局部感受野.通过这样的局部感受野,能够有效地减少參数的数目. 我们将结合caffe来解说详细是怎样实现卷积层的前传和反传的. 至于是怎样前传和反传的原理能够參考Notes on Convolutional Neural Networks.详细请百度或者谷歌,就可以下载到. Caffe中的master分支已经将vision_layers.hpp中的各个层分散到layers中去了.因此假设你是主分支的代码.请在include…

caffe-master/python/draw_net.py 实现绘制caffe中定义的网络模型功能,将.prototxt文件可视化. 需要先安装pydot和protobuf工具 通过Anaconda安装pydot和protobuf工具: sduo chmod 777 -R ~/anaconda2 conda install protobuf conda install pydot 如果还缺少其他工具,也可以通过这种方式安装. 绘制Lenet网络模型 MNIST手写体网络模型Lenet: cd…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42279044/article/details/101053719 关于数据格式 默认日常描述图片尺寸,采用[w,h]的形式,比如一张图片是1280*800就是指宽w=1280, 高h=800. 因此在cfg中所指定img scale = [1333, 800]就是指w=1333, h=800 从而转入计算机后,要从w,h变成…

本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 恭喜你看到了本系列的第三篇!前面两篇博客分别介绍了基于循环的图神经网络和基于卷积的图神经网络,那么在本篇中,我们则主要关注在得到了各个结点的表示后,如何生成整个图的表示.其…

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:…

caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法 第一种方法:将原来的prototxt中所有的fc8改为fc8-re.(若希望修改层的学习速度比其他层更快一点,可以将lr_mult改为原来的10倍或者其他倍数) 第二种方法:只修改name,如下例子所示: layer { name: "fc8-re" #原来为"fc8" type: "InnerProduct" bottom: "fc7" top: "…

首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代码的具体的话,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没). 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法,分别为:常量初始化(constant).高斯分布初…