Deep Visualization:可视化并理解CNN
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574重点讨论可视化CNN模型，不分析卷积核具体的参数，而是先选取图片库，然后将图片在已有模型中进行一次前向传播，对某个卷积核，使用对其响应最大的图片块来对之可视化。——由思远分享一.前言CNN作为一个著名的深度学习领域的...
可视化并理解CNN
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 学习论文[1311.2901]VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks 知乎专栏这篇可视化CNN讲的挺不错，我再稍微提炼下。 Visualiz...
基于Keras的卷积神经网络（CNN）可视化
基于Keras的卷积神经网络（CNN）可视化标签（空格分隔）：深度学习卷积神经网络可视化本文整理自DeepLearningwithPython，书本上完整的代码在这里的5.4节，并陪有详细的注释。深度学习一直被人们称为“黑盒子”，即内部算法不可见。但是，卷积神经网络(CNN)却能够被可视化，通过可视...
Caffe CNN特征可视化
转载请注明出处，楼燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/以下部分代码是根据caffe的python接口，从一次forword中取出param和blob里面的卷积核和响应的卷积图。importnumpyasnpimportm...
CNN 可视化结果分析
本文试图对CNN到底做了什么，给出一些分析解释。通过观察卷积层的输出构成的灰度图，试图寻找这个卷积在物理上有什么作用。训练数据是一些验证码图片，用了四个卷积层和两个全连接层的模型，在训练集上训练到98%的准确率，验证集80%。具体代码可参考我前面的这篇博文《CNN识别图形验证码》。图片似乎只有*才...
Tensorflow cnn网络 vgg可视化
1安装tf_cnnvis https://github.com/InFoCusp/tf_cnnvis2 使用tensorboard查看结果，（如果不能运行ipynb，可以直接将内容拷贝出成.py运行）3vgg19的可视化...
利用反卷积神经网络可视化CNN
http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51762046http://arxiv.org/pdf/1311.2901.pdf VisualizingandunderstandingconvolutionalnetworksMDZeiler,RFergu...
Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习)
前言：CNN作为DL中最成功的模型之一，有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文StackedCNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用，不过那是有个前提的：CNN中的参数必须已提前学习好。而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练，毕竟CNN中有卷积层和下采样层，虽然和MLP的bp...
自然语言处理的CNN模型中几种常见的池化方法
自然语言处理的CNN模型中几种常见的池化方法本文是在[1]的基础上进行的二次归纳。0x00池化(pooling)的作用 首先，回顾一下NLP中基本的CNN模型的卷积和池化的大致原理[2]。filter(特征抽取器，卷积核，CV上称之为滤波器）在一个窗口（textregion）上可以抽取出一个特征值...
CNN那么多的网络有什么区别吗？如何对CNN网络进行修改？
https://www.zhihu.com/question/53727257/answer/136261195http://blog.csdn.net/csmqq/article/details/51436457http://blog.csdn.net/silent56_th/article/de...
tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集
这篇文章主要介绍了tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
树卷积神经网络Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning
树卷积神经网络Tree-CNN:ADeepConvolutionalNeuralNetworkforLifelongLearning2018-04-1708:32:39 看_这是一群菜鸟 阅读数1906 收藏 更多分类专栏： 论文解读 版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议...
可视化理解CNN
可视化理解卷积神经网络一、相关理论本篇博文主要讲解2014年ECCV上的一篇经典文献：《VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks》，可以说是CNN领域可视化理解的开山之作，这篇文献告诉我们CNN的每一层到底学习到了什么特征，然后作者通过可视化进...
人工智能学习PyTorch实现CNN卷积层及nn.Module类示例分析
这篇文章主要为大家介绍了人工智能学习PyTorch实现CNN卷积层及nn.Module类示例分析，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助
CNN 学习系列之 perdict 以及可视化
在完成training之后，我们要看下train的model的效果如何。所以我们可以把perdict的结果画出来，这些效果会比较容易看。但是由于caffe原来的c++接口都是通过命令行来看的，它的结果不是很直观，所以我们有下列几种方法来改进：1.可以修改train_val.prototxt文件中的l...
CNN中卷积过程中padding的使用
1.podding='SAME'时，全0填充。 2.padding=“VALID”,不使用全0填充 CNN中卷积过程中padding的使用的更多相关文章【CNN】---卷积过程中RGB与灰度的区别版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本...
第三十节，目标检测算法之Fast R-CNN算法详解
Girshick,Ross.“Fastr-cnn.”ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision.2015.继2014年的RCNN之后，RossGirshick在15年推出FastRCNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目...
深度学习Caffe实战笔记（15）CNN网络结构可视化
利用python是可以实现卷积网络结构的可视化的，但是window平台下使用相当麻烦，这里介绍一种非常方便快捷的可视化方法，这个是珍藏已久的东西啦，今天拿出来分享一下，再次感谢课题组大师姐老庞，老庞师姐，你真美！网址:http://ethereon.github.io/netscope/#/edit...
白盒-CNN纹理深度可视化: 使用MIT Place 场景预训练模型
MIT发文：深度视觉的量化表示................ Places2是一个场景图像数据集，包含1千万张图片，400多个不同类型的场景环境，可用于以场景和环境为应用内容的视觉认知任务。 GitHub源代码：https://github.com/CSAILVis...
CNN学习资料链接分享
1.cnn算法详解，算法流程较详细：http://www.cnblogs.com/nsnow/p/4562363.html2.cnn开发环境搭建：http://www.coin163.com/it/x1023472012141566932/cnn3.r-cnn论文详解：http://www.360d...