卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)与LeNET-5
背景介绍：深度学习两大依赖因素：大规模的训练数据、高性能的计算平台。 CNN直接从图像原始像素出发，经过极少的预处理，就可以提取特征识别出视觉上的规律。 CNN——>层数变深，结构变复杂。通过增加深度，网络能够抽象出更...
卷积神经网络CNN 中用1*1 卷积过滤器的作用及优势
1*1卷积过滤器 和 正常的过滤器一样，唯一不同的是它的大小是1*1，没有考虑在前一层局部信息之间的关系。最早大神颜水成论文《Network In Network》 中使用1*1卷积 ，目的是想加深加宽网络结构 。后来谷歌GoogleNet的Inception网络（ Going Deeper wi...
卷积神经网络(CNN)介绍05-优化器
常见优化器介绍Batch Gradient Descent（BGD）★ 梯度更新规则:BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度。★ 缺点：由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且不能投入新数据实时...
深度学习（十一）：卷积神经网络CNN
这是一篇机器学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。适用人群：机器学习初学者，转AI的开发人员。编程语言：Python参考视频：吴恩达老师的深度学习系列视频吴恩达老师深度学习笔记整理唐宇迪深度学习入门视频课程笔记下载：深度学习个人笔记完整版计算机视觉(Computer Vis...
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例
卷积神经网络简介卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)最初是用来解决图像识别等问题设计的，随着计算机的发展，现在CNN的应用已经非常广泛了，在自然语言处理(NLP)、医药发现、文本处理等等中都有应用。这里我们着重分析CNN在图像处理上的应用。在早期图像处理识...
卷积神经网络（CNN）
大家好，这里是七七，今天来更新关于CNN相关的内容同了。本文是针对CNN原理的说明，但对于小白不是非常友好，建议先掌握神经网络相应知识再进行阅读哦。 一、卷积与互相关 卷积 卷积运算是对两个函数进行的一种数学运算，结果是一个新的函数，如果第一个函数为f(x)，第二个为g(x)，那么其卷积运算被定义为...
表情识别 | 卷积神经网络(CNN)人脸表情识别（Matlab）
表情识别 | 卷积神经网络(CNN)人脸表情识别（Matlab） 目录 表情识别 | 卷积神经网络(CNN)人脸表情识别（Matlab）预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 Matlab使用卷积神经网络(CNN)，进行人脸表情情绪识别GUI界面。 工作如下： 1、加载...
分类预测 | Matlab实现CNN-BiLSTM-SAM-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测
%% 建立模型lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中tempLayers = [ sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequ...
大数据深度学习：基于Tensorflow深度学习的神经网络CNN算法垃圾分类识别系统
文章目录 大数据深度学习：基于Tensorflow深度学习的神经网络CNN算法垃圾分类识别系统一、项目概述二、深度学习卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）三、部分数据库架构四、系统实现系统模型部分核心代码模型训练效果图训练模型效果展示模型训练...
AI论文精读之CSPNet—— 一种加强CNN模型学习能力的主干网络
目录 一、论文摘要部分 二、提出背景 三、本文的方法 3.1 DenseNet 3.2 Cross Stage Partial DenseNet 3.3 引入 partial dense block及partial transition layer的目的 3.3.1 partial dense...
图像处理 CNN（卷积神经网络Convolutional Neural Networks）
1.图像的输入一张照片是如何输入到神经网络中的。众所周知，计算机适合处理的是矩阵运算，所以必须要把图片转换成矩阵后计算机才能认识。所有的彩色图像都由红绿蓝（RGB）叠加而成，成为图像的三个通道，一张图片在计算机中存储也是通过这三个矩阵完成的。RGB这三个矩阵称为为图像的3个通道，也作为神经网络的输入...
CNN卷积神经网络的介绍与解释（核函数，通道）
前言本文介绍了卷积神经网络模型的核概念，通道，池化与采样，卷积等等一些概念和CNN的意义。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、核概念：如图5-1-1：g（x,y）即为核，每个小方格上都有一个标量代表权重w。f(x,y)为输入，每个小方格上都有一个标量代表该图片在该点上的像素值。卷积的定...
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...
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，...
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...
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...
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】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...