CNN 理解神经网络中卷积(大小，通道数，深度)
记录一些之前学习中理解不透彻或者有偏差的知识首先，对于卷积核（或称为卷积过滤器）的大小，一个卷积核的通道数与它进行卷积的输入必须是相同。例如：32*32*3的图像的卷积核通道数必须是3,如5*5*3。在这个卷积核中三层卷积的参数是相同的（对于三个通道而言）。其次，对于卷积运算，一个卷积核经过计算得到...
cnn
层级网络，只是层的功能和形式做了变化架构卷积神经网络能够接受多个特征图作为输入，而不是向量输入层input layer去均值：输入数据各个维度都中心化为0，目的是把样本的中心拉回到坐标系原点上归一化：幅度归一化到同样的范围，减少各维度数据取值范围的差异而带来的干扰，比如，两个维度的特征A和B，A范围...
深度学习——神经网络（NN）、深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）等概念介绍
刚接触深度学习时，我们经常会看到神经网络、深度神经网络、卷积神经网络这些词。初看可能一头雾水，没关系，下面我们就来了解一下这些词背后的意义吧。图1 神经元的结构神经元（Neuron）：从生物上来说，无论是人还是其他动物都有数以亿计的神经元。神经元是神经系统最基本的结构和单位，通俗来说就是我们进行认知...
CNN网络层详解
常见的CNN网络主要包含下面几个网络结构：卷积层、**函数、池化层和全连接层。下面对这几个结构在卷积神经网络中的作用进行介绍。 一、卷积层 1.1 卷积操作和卷积层的作用 在介绍卷积层的作用之前，自己先介绍一下卷积操作的概念。以下图为例，较大网格表示一幅图片，有颜色填充的网格表示一个卷积核，...
CNN系列学习（三）：VGG
论文原文下载：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf上篇文章说到，当AlexNet出来之后，卷积神经网络的大致模型基本上就是卷积池化与全连接，而后面为了增强功能，站在前人的基础上后来者是各显神通，而VG...
CNN模型之AlexNet
一、介绍 AlexNet是Alex Krizhevsky等人2012年提出。这个模型具有重大的意义，将ImageNet ILSVRC-2010竞赛的120万张图片1000个类别。top-1错误率为37.5%，top-5错误率为17.0%。在2012年的比赛中，将top-5错误率降到了1...
3D CNN框架结构各层详细计算过程
转载：https://blog.csdn.net/auto1993/article/details/709482493D CNN框架结构各层详细计算过程这篇博客主要详细介绍3D CNN框架结构的计算过程，我们都知道3D CNN 在视频分类，动作识别等领域发挥着巨大的优势，前两个星期看了这篇文章：3D...
一文带你看懂卷积神经网络(CNN)让你意想不到的10创新idea
全文摘要卷积神经网络(CNN)可以说是深度学习发展的一个缩影，特别是现在在计算机视觉方面已经得到了非常成熟的应用，在目标检测、目标追踪等方面也是独领风骚，本文将讲述卷积神经网络近些年来的发展历程，以及它到底创新在什么地方。本文略长，看完大约30min。卷积神经网络的十大概念与创新 1、Group...
关于CNN的复杂度分析总结
转载请注明作者和出处： http://blog.csdn.net/john_bh/文章目录1.时间复杂度1.1 单个卷积层的时间复杂度1.2 卷积神经网络整体的时间复杂度2. 空间复杂度3. 复杂度对模型的影响4. Inception 系列模型是如何优化复杂度的4.1 InceptionV1 中的 ...
CNN学习笔记之LeNet-5模型各层参数理解
LeNet-5 模型是Yann LeCun 教授于1998年在论文《Gradient-based learning applied to document recognition》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...
深度学习（十五）卷积神经网络CNN（4）---权值共享
作用：大大减少网络训练参数的同时，还可以实现并行训练。 原理：所谓权值共享就是说给定一张输入图片，用一个卷积核来卷积这张图，卷积核里的值叫做权重，这张图的每个位置是被同一个卷积核扫的，即卷积的时候所用的权重是一样的。其实权值共享这个词说全了就是整张图片在使用同一个卷积核内的...
CNN卷积算法的改进
改进有：空洞卷积、可变形卷积（1）空洞卷积：对于像素要求不严格的任务，感受野相当于普通3*3卷积的两层的效果。代码实现：def DilatedCNN(x): length=len(x,filter) sum=0 if length<5: ...
CNN多通道多卷积核提取过程
下图展示了在四个通道上的卷积操作，有两个卷积核，生成两个通道。（从4个通道中提取2个通道信息）其中需要注意的是，四个通道上每个通道对应一个卷积核，先将W2忽略，只看w1，那么在w1的某位置（i，j）处的值，是由四个通道上（i，j）处的卷积结果相加然后再取**函数值得到的。所以最后得到两个特征图，即输...
经典CNN网络结构
参考博客1参考博客2参考博客3参考博客4参考博客5参考博客6参考博客7参考博客8最近在准备找实习，对于面试中出现的常见问题（经典分类网络有哪些，它们的特点与发展过程）打算进行整理，也方便之后找实习的过程中复习。算网络层数的时候不包括pooling，dropout，**函数。只包括conv，fc。1....
CNN经典模型AlexNET、VGG、ResNET总结
1 CNN（Convolutional Neural Networks）卷积神经网络基础卷积和池化的示意图： 蓝色矩形：输入尺寸n=5，5x5的图片绿色矩形：输出尺寸计算：（n+2p-f）/s +1 = (5+2x1-3 ) /2 +1 = 2+1= 3 得到3x3的输出动态阴影...
【CNN】一文读懂卷积神经网络CNN
来源：机器学习算法与自然语言处理作者：白雪峰本文为图文结合，建议阅读10分钟。本文为大家解读如何简单明了的解释卷积，并且分享了学习中的一些方法案例。首先文章的提纲为：CNN栗子镇楼What is CNN 什么是卷积 什么是池化Why CNN对CNN的其他一...
贝叶斯神经网络（5）- 图像处理bayes-CNN
本文内容主要总结自coursera课程Bayesian Methods for Machine Learning一、无偏估计百度：无偏估计是用样本统计量来估计总体参数时的一种无偏推断。估计量的数学期望等于被估计参数的真实值，则称此此估计量为被估计参数的无偏估计，即具有无偏性，是一种用于评价估计量优良...
【CNN】局部对比度归一化（Local Contrast Normalization, LCN）
在一篇paper中看到了 LCN 操作，搜了一下，Origin最早，出自这篇 paper K. Jarrett, K. Kavukcuoglu, M. Ranzato, and Y. LeCun. What is the best multi-stage architecture for objec...
计算机视觉的应用26-关于Fast-R-CNN模型的应用场景，Fast-R-CNN模型结构介绍
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下计算机视觉的应用26-关于Fast-R-CNN模型的应用场景，Fast-R-CNN模型结构介绍。Fast R-CNN是一种深度学习模型，主要用于目标检测任务，尤其适用于图像中物体的识别与定位。该模型在基于区域的卷积神经网络（R-CNN）系列中具有重要地位，其设...
基于CNN的SEEG/EEG脑电数据处理分析
自从AlexNet 神经网络问世以来，Convolutional Neural Network(CNN)是深度学习领域璀璨的明星之一。特别是Computer Vision(CV)领域。基本上CV领域的大多数的任务都是基于CNN神经网络。 当然最近又兴起了GCN。 但是从数学上讲GCN是CNN的一种推...