原文地址: https://blog.csdn.net/TwT520Ly/article/details/79540251 http://blog.csdn.net/TwT520Ly ------------------------------------------------------------------------------------------ 在二维卷积函数tf.nn.conv2d(),最大池化函数tf.nn.max_pool(),平均池化函数tf.nn.avg_pool()

声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了"应该"二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多.这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解.全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构.换句话说,打乱图像像素的输入顺序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个重要特点是它是需要网络自己来学习的.这一点很简

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi

mxnet的卷积 kernel = 3  pad=1边界补充0后,不管stride是否1还是2,imgw = 奇数或者偶数, 都是从图像位置(0,0)开始卷积 tensorlfow的卷积 kernel = 3 pad=‘SAME’边界补充0后, imgw = 偶数 stride=1, 是从图像位置(0,0)开始卷积 stride=2, 是从图像位置(1,1)开始卷积 与mxnet不同 imgw = 奇数 stride=1, 是从图像位置(0,0)开始卷积 stride=2, 是从图像位置(0,0

1 卷积神经网络简介 在介绍卷积神经网络(CNN)之前,我们需要了解全连接神经网络与卷积神经网络的区别,下面先看一下两者的结构,如下所示: 图1 全连接神经网络与卷积神经网络结构 虽然上图中显示的全连接神经网络结构和卷积神经网络的结构直观上差异比较大,但实际上它们的整体架构是非常相似的.从上图中可以看出,卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的.和全连接神经网络一样,卷积神经网络中的每一个节点都是一个神经元.在全连接神经网络中,每相邻两层之间的节点都有边相连,于是一般会将每一层全连接层中的节

CNN中的卷积核及TensorFlow中卷积的各种实现 声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了“应该”二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多.这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解.全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构.换句话说,打乱图像像素的输入顺序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个

卷积和转置卷积,都涉及到padding, 那么添加padding 的具体方式,就会影响到计算结果,所以搞清除tensorflow中卷积和转置卷积的具体实现有助于模型的灵活部署应用. 一.卷积 举例说明: X:  1        2        3        4          5 6        7        8        9         10 11      12      13       14        15 16      17       18      1

用 TensorFlow 做卷积 让我们用所学知识在 TensorFlow 里构建真的 CNNs.在下面的练习中,你需要设定卷积核滤波器(filters)的维度,weight,bias.这在很大程度上来说是 TensorFlow CNNs 最难的部分.一旦你知道如何设置这些属性的大小,应用 CNNs 会很方便. 回顾 你应该看一下二维卷积的文档.文档大部分都很清楚,padding这一部分,可能会有点难以理解.padding 会根据你给出的 'VALID' 或者 'SAME' 参数,做相应改变.

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图 因为很多 demo 都比较复杂,专门抽出这两个函数,写的 demo. 更多教程:http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy img = Ima

TensorFlow文本情感分析实现 前面介绍了如何将卷积网络应用于图像.本文将把相似的想法应用于文本. 文本和图像有什么共同之处?乍一看很少.但是,如果将句子或文档表示为矩阵,则该矩阵与其中每个单元是像素的图像矩阵没有什么区别. 接下来的问题是,如何能够将文本表示为矩阵?好吧,这很简单:矩阵的每一行都是一个表示文本的向量.当然,现在需要定义一个基本单位.一个简单方法是将基本单位表示为字符.另一种做法是将一个单词看作基本单位,将相似的单词聚合在一起,然后用表示符号表示每个聚合(有时称为聚类或嵌入

首先说明使用的工具和环境:python3.6.8   tensorflow1.14.0   centos7.0(最好用Ubuntu) 关于环境的搭建只做简单说明,我这边是使用pip搭建了python的虚拟环境(virtualenv),并在虚拟环境中安装tensorflow.详细步骤可以查看tensorflow的官网. 训练数据 训练(train.txt)和测试(test.txt)数据,两个文件的分类相同为100个分类,其中test.txt每个类下有200条测试数据,train.txt每个类下有1

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol

前馈神经网络的弊端 前一篇文章介绍过MNIST,是采用的前馈神经网络的结构,这种结构有一个很大的弊端,就是提供的样本必须面面俱到,否则就容易出现预测失败.如下图: 同样是在一个图片中找圆形,如果左边为训练样本,右边为测试样本,如果只训练了左边的情况,右边的一定会预测错误,然而在我们人眼看来,这两个圆形的特征其实是一样的,不过是移动了一个位置而已,但是因为前馈网络结构的原因,导致在做权重分配的时候,把更多的权重分配给了左上角,右下角分配的较少,所以在做最终预测,便会出现较大的误差.所以,我们需要在

更新记录: 2018年2月5日 初始文章版本 近几天需要进行英语手写体识别,查阅了很多资料,但是大多数资料都是针对MNIST数据集的,并且主要识别手写数字.为了满足实际的英文手写识别需求,需要从训练集构造到神经网络搭建各个方面对现有代码进行修改. 神经网络的结构: 1.输入28*28=784维行向量 2.卷积层:卷积核大小5*5,共32个,激活函数ReLu 3.池化层:最大值池化,2*2窗口 4.卷积层:卷积核大小5*5,共64个,激活函数ReLu 5.池化层:最大值池化,2*2窗口 6.全连接

一.前向计算和反向传播数学过程讲解

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

这里的话就不多说明了,因为上上一个博客已经说明了 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) # 构造初始化参数, 方差为0.1 n_input = 784 n_

我们采用的卷积神经网络是两层卷积层,两层池化层和两层全连接层 我们使用的数据是mnist数据,数据训练集的数据是50000*28*28*1 因为是黑白照片,所以通道数是1 第一次卷积采用64个filter, 第二次卷积采用128个filter,池化层的大小为2*2,我们采用的是两次全连接 第一步:导入数据 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examp

去年研一的时候想做kaggle上的一道题目:猫狗分类,但是苦于对卷积神经网络一直没有很好的认识,现在把这篇文章的内容补上去.(部分代码参考网上的,我改变了卷积神经网络的网络结构,其实主要部分我加了一层1X1的卷积层,至于作用,我会在后文详细介绍) 题目地址:猫狗大战 同时数据集也可以在上面下载到. 既然是手把手,那么就要从前期的导入数据开始: 导入数据 #import sys, io #sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encodin

一.卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 [1-2]  .卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为“平移不变人工神经网络(Shift