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...
吴恩达《深度学习-卷积神经网络》3--目标检测
1. Object Localization目标定位1）什么是目标定位分类解决了这是什么的问题，比如下图，这是一辆车，；定位问题则是要把车的位置标识出来，叫做定位分类问题；检测问题后面会讲，检测问题就是在一幅图像中有多个对象时，应该如何检测并确定其位置。分类和定位问题使用的图像一般只有一个对象，位于...
简明易懂——卷积神经网络的输入输出特征图大小计算
???? 参考文档：《百度飞浆：零基础入门深度学习》假设输入图片尺寸是 H×WH \times WH×W，卷积核（池化窗口）大小为 kh×kwk_h \times k_wkh×kw卷积层： 假设填充为 (ph,pw)(p_h, p_w)(ph,pw)，步幅为 (sh,sw)(s_h, s_w...
CensNet:Convolution with Edge-Node Switching in Graph Neural Networks 边和节点切换卷积的图神经网络 IJCAI
文章目录1 相关介绍1.1 背景介绍1.2 结合节点和边特征的Embeddings方法1.3 Contributions2 符号定义3 交换节点和边的卷积3.1 传播规则节点层传播规则边层传播规则3.2 和任务相关的损失函数3.3 训练算法4 实验4.1 benchmark data setsTox...
卷积神经网络笔记
斯坦福CS231n课程确实很好，学了有两三遍，每次都有不一样的收获，理解的也更深刻。这里把自己觉得重要的东西记录下来，以加深印象，同时便于查阅。CS211n简书笔记链接：https://www.jianshu.com/p/182baeb82c71 卷积神经网络依旧是一个可导的评...
常见卷积神经网络总结：Densenet
常见卷积神经网络总结DenseNet最近时间没那么紧张了，准备把之前没看的论文总结一下，DenseNetDenseNet是CVPR2017的最佳论文，可见这篇论文还是很厉害的，DenseNet主要是借鉴了Resnet的思想，采取了一种全新的网络连接方式，最近的卷积神经网络主要是从深度和宽度上进行思考...
【Yolo的听课笔记二】七月在线深度学习第四期 卷积神经网络与典型结构
【Yolo的听课笔记二】七月在线 深度学习第四期 卷积神经网络与典型结构我是刚刚接触计算机视觉的小白Yolo，很多知识都处于摸索阶段。为了记录自己的学习历程，我在这里把自己的学习内容进行总结. 听课笔记系列是为了整理自己在各个课程中的笔记，主要是回顾课堂内容，也融入了一些自己的理解和网上资料参考。目...
怎么理解tf.nn,conv2d(卷积神经网络)的图像通道数
其实"图像通道数"就是图像的xx，呵呵..，其实这里的图像通道数其实是叫做“图像的色彩通道数”，还是来看例子理解吧！如每一张图片的大小为28*28*1，则表示图片的大小为28*28的像素，*1表示是黑白的，即为一个色彩通道同理，28*28*3，则表示图片的大小为28*28，*3表示彩色的，即为三个色...
手动实现卷积神经网络中的卷积操作（conv2d）
写这个的原因：一来好像没怎么搜到别人手动实现，作为补充；二来巩固一下基础。 卷积操作示意先从一张示意图说起，卷积基础概念和操作步骤就不啰嗦了，只讲这张图，大意就是，有in-channel，有out-channel，你需要把in-channel都做卷积操作，然后产出out-channel，所以这个...
深度学习1——卷积神经网络CNN
什么是CNN？卷积层池化层全连接层非线性层，例如：ReLU其他层，例如：RNN为什么CNN是有意义的？动机（motivation）卷积利用了下面4个想法来机器学习系统：1.稀疏交互稀疏交互的概念：指卷积网络最后的全连接层与输入层之间的“间接连接”是非全连接的，多次卷积可以找出一种合理的连接，使输入图...
HLS 加速卷积神经网络前向计算（毕设小结）
本文主要是本人本科毕业设计的主要工作。 主要工作有两部分，一是实现二值卷积神经网络模型，二是将模型的前向计算部署到FPGA上。也就是说FPGA负责的是神经网络的前向计算过程，也就是预测的过程，训练还是通过CPU。 二值卷积神经网络是参考复现XNOR-Net，训练...
卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么？
作者：飘哥链接：https://www.zhihu.com/question/29366638/answer/864113705 DNN是指深度神经网络，它是一个很广的概念，某种意义上CNN、RNN、GAN等都属于其范畴之内。DNN与CNN（卷积神经网络）的区别是DNN特指全连接的神经元结构，并不包...
卷积神经网络-多通道计算
卷积神经网络-多通道计算最近在看卷积神经网络，一个卷积核函数好像对应一个通道的输入进行卷积计算，那么多通道的输入怎么进行计算了？下面分以下几种情况分别描述：单通道-单卷积核，多通道-多卷积核。1、单通道-多卷积核由于单通道-单卷积核是单通道-单卷积核的一种，所以不单独讲解。 单通道-单卷积核的计算形...
挑战杯 基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络 机器视觉 图像识别-0 前言
???? 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 基于深度学习的动物识别算法研究与实现 该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！ ???? 更多资料, 项目分享： https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate
深度学习之卷积神经网络CNN（一）网络结构
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度前馈神经网络，基于视觉神经感受野的理论而提出，已成功应用于图像识别、语音识别、运动分析、自然语言处理等领域。CNN的核心思想是：将局部感受野、权值共享以及时间或空间亚采样这三种结构思想结合起来，获得了某种程度的位移、...
卷积神经网络结构相关
PART 1针对conv层、全连接层、pooling层，另外稍带介绍了CNN中的**函数Relu。文章主要参考了零基础入门深度学习（4）中的内容，并根据本人对于CNN的理解进行了部分修改。 本文将详细介绍卷积神经网络以及它的训练算法，以及动手实现一个简单的卷积神经网络。 一个新的**函数：Relu...
卷积神经网络中的卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数（维度）变化、卷积核大小与深度等概念解释
1.计算公式设：图像宽为W，高为H，通道数为C；卷积核尺寸为K，通道数为D，个数为N；卷积运算步长为S，0填充大小为P；输入和输出量分别以1和2表示。卷积：W2 = (W1 - K + 2×P) / S + 1H2 = (H1 - K + 2×P) / S + 1C2 = N反卷积：W2 = (W1...
1.9卷积神经网络笔记——池化层
1.池化层之最大池化用到池化层的原因：cnn中经常用到池化层来缩减表示大小，提高计算速度，同时提高提取特征的鲁棒性。1.最大池化方法：输入时4*4，输出是2*2；把4*4拆分成不同区域，（用不同颜色标记）每个颜色区域取最大值作为对应2*2矩阵输出值。2.相当于应用过滤器参数为：维度f=2，步长s=2...
人工智能几个常用卷积神经网络
人工智能几个常用卷积神经网络AlexNet全连接层1*1卷积核的作用池化层作用参数计算（也就是权重）创建卷积核时，卷积核人个数放在第四维空间。也即，是一个整体代码中是按这种整体来看的。AlexNet卷积神将网络的计算公式为：N=(W-F+2P)/S+1其中N：输出大小W：输入大小F：卷积核大小P：填...