神经光流网络——用卷积网络实现光流预测（FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks）
目录目录文章说明光流原理神经光流网络结构介绍1收缩部分网络结构flownetsimple结构flownetcorr结构2放大部分网络结构训练数据集1flying chairs数据集实验与结果分析Flownetsimple与Flownetcorr对比1 文章说明这周学习了一篇文章，文章的名字叫做Flo...
【计算机科学】【.01】贝叶斯卷积神经网络
本文为德国凯泽斯劳藤大学（作者：Kumar Shridhar）的硕士论文，共90页。人工神经网络是一种互连系统，它通过学习实例来完成给定的任务，而不必事先了解该任务。这是通过为每个节点中的权重找到最佳点估计来完成的。一般来说，使用点估计作为权重的网络在大型数据集上表现良好，但它们无法在数据很少或没有...
卷积神经网络（3）卷积计算流程
如图，最左边蓝色的是输入的7*7*3的图片我们设置一个3*3的filter w0，filter的深度要跟输入一致，都是3，故我们可以看到三个filter w0将其在7*7*3的区域里滑动，开始的时候滑动是在图中R、G、B中圈起来的地方，所以我们计算的第一个值：f11=0（R中圈起来的地方和filte...
傅里叶变换 ~ 利用 DFT 计算线性卷积
文章目录利用 DFT 计算线性卷积1、线性卷积原理2、DFT 计算线性卷积原理3、乘法运算次数比较4、示例利用 DFT 计算线性卷积1、线性卷积原理线性卷积如下：一个离散序列通过一个离散的线性时不变系统，它的输出就是上面这样一个表达式。也就是说在时域，输出信号等于输入信号和系统的单位脉冲响应 h[K...
tensorflow layers层源码解读，卷积篇
layers是tensorflow封装好的高层api，变量会由layers自己创建，计算方式也由layer层自动执行，相对于tensorflow的nn层更加的方便实用，可以直接当黑盒来使用。 Layers是所有layers的基类，基类中有一个build变量，来控制本层是否被创建，初始时...
分类预测 | Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别
分类预测 | Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别 目录 分类预测 | Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分...
卷积神经网络中全连接层、softmax与softmax loss理解
一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层，全连接层，损失层等。卷积层与池化层在本篇中不做多理解，之后有时间再记录一下，本篇着重讲一下全连接层与损失层。——————————————————————————————————————全连接层：W为全连接层的参数，X是全连接层的输入，也就是特征，经上层卷积或...
7.卷积神经网络与计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何使计算机识别图片的学科，也是深度学习的主要应用领域之一。 在众多深度模型中，卷积神经网络“独领风骚”，已经被称为计算机视觉的主要研究根据之一。 一、卷积神经网络的基本思想 卷积神经网络最初由 Yann LeCun（杨立昆）等人在1989年提出，是最初取得成功的深度神经网络之...
Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1
3、Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1http://blog.csdn.net/sunbow0Spark MLlib Deep Learning工具箱，是依据现有深度学习教程《UFLDL教程》中的...
详细学习1*1卷积核
1*1卷积是大小为1*1的滤波器做卷积操作，不同于2*2、3*3等filter，没有考虑在前一特征层局部信息之间的关系。我们从1*1卷积的两个主要使用来理解其原理和作用。卷积核：可以看作对某个局部的加权求和，它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先...
LeNet-5卷积神经网络的整体框架介绍
在数字手写体识别中，LeNet-5卷积神经网络框架是每一个深度学习入门新手都必须要掌握的基本框架模型。本文对这个基本模型进行一下介绍：可以看出LeNet-5包含输入层共有8层，每一层都包含多个参数（权重）。C层代表的是卷积层，通过卷积操作，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。 S层是一...
深度学习---1x1卷积核
目录：part I ：来源part II ：应用part III ：作用（降维、升维、跨通道交互、增加非线性）part IV ：从fully-connected layers的角度理解一、来源：[1312.4400] Network In Network （如果1×1卷积核接在普通的卷积层后面，配合...
笔记三：卷积层相较于全连接层的优势
卷积层相较于全连接层的优势参数计算量小说明：如图所示，如果将32x32x3的单元进行全连接得到28x28x6的单元，所需要的参数量如图所示大约需要14 million;但是若是经过如图所示的卷积计算需要的参数为(5x5+1)x6=156个参数。大大减小了训练过程中的参数训练数量。卷积神经网络卷积层保...
卷积神经网络经典网络（LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）
前言一. 卷积神经网络的发展二、LeNet网络二. AlexNet2.1.双向RNN2.2. 深层双向RNN五. Pyramidal RNN六.RNN的训练-BPTT七.RNN与CNN的结合应用：看图说话八.RNN项目练手前言关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，其中经典的几个网络是非...
使用卷积后特征图大小计算
引言Convolutional Neural Network 是一种在计算机视觉和其他领域很常用的一种神经网络，它的结构主要包括一下几个层：Convolutional Layer(CONV layer): 卷积层Rectified Linear Unit: **层Polling Layer: 池化层...
卷积和反卷积
反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid a...
数据矿工学习-样本自适应的在线卷积稀疏编码论文-个人中文翻译
论文地址 ： https://arxiv.org/abs/1804.10366文中的数学公式符号并不能很好的显示，采用普通字母代替，故带有一定的误差，建议数学公式的推导还是回归论文查看。简介卷积稀疏编码（CSC）已被广泛用于图像和信号处理中的平移不变字典的学习。然而，现有的方法的可扩展性是有限的。在...
深度学习-深度卷积神经网络发展
AlexNet网络现代意义上的深度卷积神经网络起源于AlexNet网络，它是深度卷积神经网络的鼻祖。这个网络相比之前的卷积网络最显著的特点是层次加深，参数规模变大。网络结构如下图所示：这个网络有5个卷积层，它们中的一部分后面接着max-pooling层进行下采样；最后跟3个全连接层。最后一层是sof...
使用pytorch构建一个无监督的深度卷积GAN网络模型
本文为此系列的第二篇DCGAN，上一篇为初级的GAN。普通GAN有训练不稳定、容易陷入局部最优等问题，DCGAN相对于普通GAN的优点是能够生成更加逼真、清晰的图像。 因为DCGAN是在GAN的基础上的改造，所以本篇只针对GAN的改造点进行讲解，其他还有不太了解的原理可以返回上一篇进行观看。 ...
深度学习（16）：深度卷积神经网络：实例探究
三个经典网络LeNet-5一个十分经典网络，处理任务是手写数字的识别。采用如下结构：输入层：32 * 32 * 1灰度图卷积层（C1）：6个 5 * 5 过滤器，步长为1，得到28 * 28 * 6的输出池化层（S1）：（平均池化）过滤器 2 * 2，步长为2， 输出14 * 14 * 6卷积层（C...