卷积神经网络数学建模,卷积神经网络算法实现

有哪些深度神经网络模型？

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。

一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。

RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。

关于深度神经网络模型的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。

这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。点击预约免费试听课。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

有哪些深度神经网络模型

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等写作猫。

递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。

一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。

RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。

关于深度神经网络模型的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。

这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。

卷积神经网络通俗理解

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卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。

卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariantclassification），因此也被称为“平移不变人工神经网络。

怎样用python构建一个卷积神经网络模型

上周末利用python简单实现了一个卷积神经网络，只包含一个卷积层和一个maxpooling层，pooling层后面的多层神经网络采用了softmax形式的输出。

实验输入仍然采用MNIST图像使用10个featuremap时，卷积和pooling的结果分别如下所示。

部分源码如下：[python] viewplain copy#coding=utf-8'''''Created on 2014年11月30日@author: Wangliaofan'''import numpyimport structimport matplotlib.pyplot as pltimport mathimport randomimport copy#testfrom BasicMultilayerNeuralNetwork import BMNN2def sigmoid(inX):if (-inX)== 0.0:return 999999999.999999999return 1.0/((-inX))def difsigmoid(inX):return sigmoid(inX)*(1.0-sigmoid(inX))def tangenth(inX):return (1.0*(inX)-1.0*(-inX))/(1.0*(inX)+1.0*(-inX))def cnn_conv(in_image, filter_map,B,type_func='sigmoid'):#in_image[num,feature map,row,col]=>in_image[Irow,Icol]#features map[k filter,row,col]#type_func['sigmoid','tangenth']#out_feature[k filter,Irow-row+1,Icol-col+1]shape_image=numpy.shape(in_image)#[row,col]#print "shape_image",shape_imageshape_filter=numpy.shape(filter_map)#[k filter,row,col]if shape_filter[1]>shape_image[0] or shape_filter[2]>shape_image[1]:raise Exceptionshape_out=(shape_filter[0],shape_image[0]-shape_filter[1]+1,shape_image[1]-shape_filter[2]+1)out_feature=numpy.zeros(shape_out)k,m,n=numpy.shape(out_feature)for k_idx in range(0,k):#rotate 180 to calculate convc_filter=numpy.rot90(filter_map[k_idx,:,:], 2)for r_idx in range(0,m):for c_idx in range(0,n):#conv_temp=numpy.zeros((shape_filter[1],shape_filter[2]))(in_image[r_idx:r_idx+shape_filter[1],c_idx:c_idx+shape_filter[2]],c_filter)(conv_temp)if type_func=='sigmoid':out_feature[k_idx,r_idx,c_idx]=sigmoid(sum_temp+B[k_idx])elif type_func=='tangenth':out_feature[k_idx,r_idx,c_idx]=tangenth(sum_temp+B[k_idx])else:raise Exceptionreturn out_featuredef cnn_maxpooling(out_feature,pooling_size=2,type_pooling="max"):k,row,col=numpy.shape(out_feature)max_index_Matirx=numpy.zeros((k,row,col))out_row=int(numpy.floor(row/pooling_size))out_col=int(numpy.floor(col/pooling_size))out_pooling=numpy.zeros((k,out_row,out_col))for k_idx in range(0,k):for r_idx in range(0,out_row):for c_idx in range(0,out_col):temp_matrix=out_feature[k_idx,pooling_size*r_idx:pooling_size*r_idx+pooling_size,pooling_size*c_idx:pooling_size*c_idx+pooling_size]out_pooling[k_idx,r_idx,c_idx](temp_matrix)max_index=numpy.argmax(temp_matrix)#print max_index#print max_index/pooling_size,max_index%pooling_sizemax_index_Matirx[k_idx,pooling_size*r_idx+max_index/pooling_size,pooling_size*c_idx+max_index%pooling_size]=1return out_pooling,max_index_Matirxdef poolwithfunc(in_pooling,W,B,type_func='sigmoid'):k,row,col=numpy.shape(in_pooling)out_pooling=numpy.zeros((k,row,col))for k_idx in range(0,k):for r_idx in range(0,row):for c_idx in range(0,col):out_pooling[k_idx,r_idx,c_idx]=sigmoid(W[k_idx]*in_pooling[k_idx,r_idx,c_idx]+B[k_idx])return out_pooling#out_feature is the out put of convdef backErrorfromPoolToConv(theta,max_index_Matirx,out_feature,pooling_size=2):k1,row,col=numpy.shape(out_feature)error_conv=numpy.zeros((k1,row,col))k2,theta_row,theta_col=numpy.shape(theta)if k1!=k2:raise Exceptionfor idx_k in range(0,k1):for idx_row in range( 0, row):for idx_col in range( 0, col):error_conv[idx_k,idx_row,idx_col]=\max_index_Matirx[idx_k,idx_row,idx_col]*\float(theta[idx_k,idx_row/pooling_size,idx_col/pooling_size])*\difsigmoid(out_feature[idx_k,idx_row,idx_col])return error_convdef backErrorfromConvToInput(theta,inputImage):k1,row,col=numpy.shape(theta)#print "theta",k1,row,coli_row,i_col=numpy.shape(inputImage)if row>i_row or col> i_col:raise Exceptionfilter_row=i_row-row+1filter_col=i_col-col+1detaW=numpy.zeros((k1,filter_row,filter_col))#the same with conv valid in matlabfor k_idx in range(0,k1):for idx_row in range(0,filter_row):for idx_col in range(0,filter_col):subInputMatrix=inputImage[idx_row:idx_row+row,idx_col:idx_col+col]#print "subInputMatrix",numpy.shape(subInputMatrix)#rotate theta 180#print numpy.shape(theta)theta_rotate=numpy.rot90(theta[k_idx,:,:], 2)#print "theta_rotate",theta_rotate(subInputMatrix,theta_rotate)detaW[k_idx,idx_row,idx_col](dotMatrix)detaB=numpy.zeros((k1,1))for k_idx in range(0,k1):detaB[k_idx](theta[k_idx,:,:])return detaW,detaBdef loadMNISTimage(absFilePathandName,datanum=60000):images=open(absFilePathandName,'rb')()index=0magic, numImages , numRows , numColumns = struct.unpack_from('>IIII' , buf , index)print magic, numImages , numRows , numColumnsindex += struct.calcsize('>IIII')if magic != 2051:raise Exceptiondatasize=int(784*datanum)datablock=">"+str(datasize)+"B"#nextmatrix=struct.unpack_from('>47040000B' ,buf, index)nextmatrix=struct.unpack_from(datablock ,buf, index)nextmatrix=numpy.array(nextmatrix)/255.0#nextmatrix=nextmatrix.reshape(numImages,numRows,numColumns)#nextmatrix=nextmatrix.reshape(datanum,1,numRows*numColumns)nextmatrix=nextmatrix.reshape(datanum,1,numRows,numColumns)return nextmatrix, numImagesdef loadMNISTlabels(absFilePathandName,datanum=60000):labels=open(absFilePathandName,'rb')()index=0magic, numLabels  = struct.unpack_from('>II' , buf , index)print magic, numLabelsindex += struct.calcsize('>II')if magic != 2049:raise Exceptiondatablock=">"+str(datanum)+"B"#nextmatrix=struct.unpack_from('>60000B' ,buf, index)nextmatrix=struct.unpack_from(datablock ,buf, index)nextmatrix=numpy.array(nextmatrix)return nextmatrix, numLabelsdef simpleCNN(numofFilter,filter_size,pooling_size=2,maxIter=1000,imageNum=500):decayRate=0.01MNISTimage,num1=loadMNISTimage("F:\Machine Learning\UFLDL\data\common\\train-images-idx3-ubyte",imageNum)print num1row,col=numpy.shape(MNISTimage[0,0,:,:])out_Di=numofFilter*((row-filter_size+1)/pooling_size)*((col-filter_size+1)/pooling_size)MLP=BMNN2.MuiltilayerANN(1,[128],out_Di,10,maxIter)MLP.setTrainDataNum(imageNum)MLP.loadtrainlabel("F:\Machine Learning\UFLDL\data\common\\train-labels-idx1-ubyte")MLP.initialweights()#MLP.printWeightMatrix()rng = numpy.random.RandomState(23455)W_shp = (numofFilter, filter_size, filter_size)W_bound = (numofFilter * filter_size * filter_size)W_k=rng.uniform(low=-1.0 / W_bound,high=1.0 / W_bound,size=W_shp)B_shp = (numofFilter,)B= numpy.asarray(rng.uniform(low=-.5, high=.5, size=B_shp))cIter=0while cIter。

卷积神经网络cnn究竟是怎样一步一步工作的

用一个卷积核滑动图片来提取某种特征（比如某个方向的边），然后激活函数用ReLU来压制梯度弥散。

对得到的结果用另一个卷积核继续提取+reLU，然后池化（保留区域最大或者用区域平均来替换整个局部区域的值，保证平移不变性和一定程度上对过拟合的压制）之后“深度”的话，就会需要对池化后的结果继续用不同的卷积核进行“卷积+relu”再池化的工作。

最后得到的实质是一个图片的深度特征，然后实际分类需要另外加一层，一般是softmax。

（也就是说如果对一个现成的已经训练完毕的卷积神经网络模型，只保留除了最后一层之外的部分，然后输入训练图片，把网络的输出重新送入一个多类的SVM再训练，最后也能得到差不多的结果，取决于svm的参数。）

深度学习算法有哪些卷积神经网络

卷积神经网络的Java实现有哪些

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卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。

2、基于卷积网络的人脸检测卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

3、文字识别系统在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。

然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。