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...
「Deep Learning」ILSVRC-图像分类经典卷积网络
Sina Weibo：小锋子ShawnTencent E-mail：[email protected]http://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/78007901 最近，人工智能自动驾驶创业公司Momenta的JieHu发布了ILSV...
全连接，局部感知，权值共享，卷积输入输出的个人理解
首先理解：1、全连接层1：（输入为卷积） 全连接和普通神经元类似，输出的每一个神经元都与输入的每一个像素点相连，把多维向量转化为1维向量。 例如前一层的卷积输出50个featuremap（图片大小为4X4），全连接层输出的是500个神经元（输出500个数字），则每一个神经...
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...
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...
卷积计算过程中的减少计算量的优化方式
大卷积转化为小卷积：根据VGG的思想，对于大的卷积核可以转换为多个相同卷积串联的方式来减少。具体如下： 由图可以看出一个5X5的卷积核可以换成两个3X3的卷积，此时参数的个数由25变成了18（2X3X3），同理对于一个7X7的卷积核可以变成3个3X3的卷积，此时参数...
卷积核——Roberts、Prewitt、Sobel、Lapacian算子
一、算子推导过程1.1 梯度和Roberts算子：1.2 Prewitt：1.3 Sobel算子1.4 Lapacian算子：图像处理卷积核——算子 在对图像的操作，我们采用模板对原图像进行卷积运算，从而达到我们想要的效果。而获取一幅图像的梯度就转化为：模板（Roberts、Prewitt、Sobe...
卷积神经网络——Alexnet
Alexnet网络出自于《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》，加拿大多伦多大学的Alex 于2012年发表在NIPS会议上，在当年ImageNet中取得最好的成绩。该ImageNet数据集有1.2 milli...
卷积神经网络-BN、Dropout、leaky_relu (tensorflow)
神经网络是一种比较难以理解的结构，关于神经网络的各种层次的说明解释，大家请移步百度、google本次的分享会从人类视觉角度、生物角度谈一谈神经网络中的一些优化算法。 首先，计算机领域设计出来的算法、模型和数据结构，都可以理解为一种建模操作（这是一种解释方式）。比如：决策树，可以理解为把数据结构仿造树...
卷积神经网络的dropout layer
1、dropout是什么深度学习领域大神Hinton，在2012年文献：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出了，在每次训练的时候，让一半的特征检测器停过工作，这样可以提高网络的...
卷积神经网络(CNN)介绍08-Dropout层
Dropout详情见论文Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature DetectorsDropout原理如上图左，为没有Dropout的普通2层全连接结构，记为 r=a(Wv)，其中a为**函数。如上图右，为在第2...