在之前的博文中我们已经将顶层的网络结构都介绍完毕,包括卷积层.下採样层.全连接层,在这篇博文中主要有两个任务.一是总体贯通一下卷积神经网络在对图像进行卷积处理的整个流程,二是继续我们的类分析.这次须要进行分析的是卷积层和下採样层的公共基类:partial_connected_layer. 一.卷积神经网络的工作流程 首先给出经典的5层模式的卷积神经网络LeNet-5结构模型: 这是一个典型的卷积层-下採样层-卷积层-下採样层-卷积层-全连接层模式的CNN结构.接下里观察在我们的程序实例中对网络的…

之前的博文中已经将卷积层.下採样层进行了分析.在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类(全连接层)进行分析: 一.卷积神经网路中的全连接层 在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分,负责对网络终于输出的特征进行分类预測,得出分类结果: LeNet-5模型中的全连接层分为全连接和高斯连接,该层的终于输出结果即为预測标签,比如这里我们须要对MNIST数据库中的数据进行分类预測,当中的数据一共同拥有10类(数字0~9),因此全全连接层的终于输出就是一个10…

在之前的博文中我们着重分析了convolutional_layer类的代码结构.在这篇博文中分析相应的下採样层average_pooling_layer类: 一.下採样层的作用 下採样层的作用理论上来说由两个,主要是降维,其次是提高一点特征的鲁棒性.在LeNet-5模型中.每一个卷积层后面都跟着一个下採样层: 原因就是当图像在经过卷积层之后.因为每一个卷积层都有多个卷积模板,直接导致卷积结果输出的特征矩阵相对于输入的数据矩阵其维数要提高数倍.再加上存在若干卷积层(谷歌的某些模型甚至超过100层)…

一.为什么要进行实例探究? 通过他人的实例可以更好的理解如何构建卷积神经网络,本周课程主要会介绍如下网络 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152层) Inception 二.经典网络 1.LeNet-5 该网络主要针对灰度图像训练的,用于识别手写数字. 该网络是在1980s提出的,当时很少用到Padding,所以可以看到随着网络层次增加,图像的高度和宽度都是逐渐减小的,深度则不断增加. 另外当时人们会更倾向于使用Average Pooling,但是现在则更推荐使用Max…

跟着这位博主来学习C++的卷积网络实例,因为作者一直在更新代码,所以新的代码和这位博主的分析有所不同:这位博主写的东西太泛了,没有讲到实质, 可以参考下他分析的类与类之间的关系图.. 前四节:http://blog.csdn.net/u013088062/article/details/50839015 http://blog.csdn.net/u013088062/article/details/50850459 (在运行代码时,新的代码不需要添加各种库就可以运行了,非常方便) http://…

1.LeNet LeNet是指LeNet-5,它是第一个成功应用于数字识别的卷积神经网络.在MNIST数据集上,可以达到99.2%的准确率.LeNet-5模型总共有7层,包括两个卷积层,两个池化层,两个全连接层和一个输出层. import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable #方形卷积核和等长的步长 m1=nn.Conv2d(16,33,3,stride=2) #非长方形卷积核,非等长的步长和边界填充 m…

卷积神经网络在几个主流的神经网络开源架构上面都有实现,我这里不是想实现一个自己的架构,主要是通过分析一个最简单的卷积神经网络实现代码,来达到进一步的加深理解卷积神经网络的目的． 笔者在github上找到了一个十分简单的卷积神经网络python的代码实现: https://github.com/ahmedfgad/NumPyCNN 具体的怎么使用这里就不用说了,这里都有介绍,我只是分析一下这个代码的实现过程并解析代码,梳理一下神经网络是怎么使用的和构造原理． 一般的神经网络主要包含几个步骤: 准备…

网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下面言归正传: 在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网…

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn…

一.神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开. 对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开.但为什么效果不好,主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则,我们无法控制其分布,当绿色的点中混杂几个蓝色的点,就很难分开了,及时用曲线可以分开,这…