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...
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...
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...
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...
经典卷积神经网络之DenseNet
DenseNet是在ResNet的基础上进行的增强，两者的主要区别在于： 1、DenseNet是让前面所有层与后面层实现密集连接； 2、DenseNet实现残差连接时，是通过在通道数上进行堆叠，而不是像ResNet那样实现元...
深度学习之卷积神经网络经典网络之ResNet
ResNet由Kaiming He（何凯明）等发明（论文下载：Deep Residual Learning for Image Recognition），获得了2015年ILSVRC挑战赛的冠军，一度将TOP-5错误率降至3.6%。参加2015年挑战赛区的ResNet网络深度达到152层，比起以前的...
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...
卷积神经网络的分类层-softmax和sigmoid
卷积神经网络的分类层-softmax和sigmoid1. softmax在学习一些卷积网络的模型时，我们经常看到模型最后有一个softmax层，这个层的主要作用就是输出物体是各个类的概率，接下来我们就来看一下其计算公式：如上图所示，在全连接层得到了两个结果（有两个类别）L2_1L_{2\_1}L2_...
经典卷积神经网络——InceptionNet
本文内容同个人微信号推送文章：经典卷积神经网络（Classic Convolutional Neural Networks）♥,.*,.♥,.*,.♥,.*,.♥,.*♥,.*,.♥,.*,.♥,.*,.♥,.*,.♥,.*,.♥,.*,.♥,.*,.♥♥,.*,.♥,.*,.♥,.*,.♥,.*♥...
卷积神经网络的网络结构——Inception V3
《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》2015，Google，Inception V31.基于大滤波器尺寸分解卷积 GoogLeNet性能优异很大程度在于使用了降维。降维可以看做卷积网络的因式分解。例如1x1卷积层后跟着...
卷积神经网络的一些疑惑点
本文均为总结其他人的博客对遇见的一些问题的解决，如有侵权，请联系删帖1、卷积神经网络的两大特点：参数共享，局部连接局部连接：卷积层节点仅与上一层的部分节点相连，只用来学习部分特征，通过卷积核来实现 ，同一特征采用同一卷积核进行处理，每次卷积核卷积生成的是下一层的一个神经元（下一层神经元的个数，也就是...
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...
图像分类之经典卷积神经网络AlexNET、VGG、GoogLeNet、ResNet和DenseNet
1、CNN的架构模型 CNN是一种前馈网络，即信息流从输入到输出都是单向的。正如人工神经网络(ANN)是受生物学启发的，CNN也是。大脑的视觉皮层由简单细胞和复杂细胞交替组成(Hubel & Wiesel, 1959, 1962)，这激发了他们对CNN架构的设计。CNN的架构有多种变体，通...
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...
深度之眼Pytorch打卡（十四）：Pytorch卷积神经网络部件——卷积层与反卷积层（转置卷积层）
前言 人每天处理的信号中，有超过70%的是视觉信号，所以视觉问题，包括分类，检测，分割、风格转换等等占了深度学习任务中的很大部分。而卷积神经网络是计算机视觉领域当之无愧的霸主。卷积神经网络是稀疏连接，并且权值共享的，参数比全连接要少非常多，所以完完全全可以用图像全像素作为输入，并且它比全连接网络更...
卷积神经网络之AlexNet
AlexNet为8层结构，卷积层5层，全连接层2层学习参数6千万个，神经元有650，000个AlexNet在两个GPU上运行AlexNet在第2，4，5层均是前一层自己GPU内连接，第3层是与前面两层全连接，全连接是2个GPU全连接；RPN层第1，2个卷积层后；Max pooling层在RPN层以及...
经典卷积神经网络 之 AlexNet
AlexNet时间：2012年出处：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural NetworksAlexNet可以说是现代深度CNN的奠基之作，揭开了深度学习的热潮。2012年，Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝室用...
卷积神经网络通俗理解
首先放出一张大家熟悉的卷积神经网络示例图：在开始之前，有必要介绍一下卷积神经网络中的名词。卷积层：经过卷积核（滤波器）运算后的特征图。图中为C层采样层：又叫池化层，主要的目的在于减少上一层的特征数量。假设滤波器大小为2，则经过池化过程，特征的数量减少2*2倍。局部感受野：我们将输入的图像划分成很多的...
【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...