cnn卷积神经网络

CNN卷积神经网络简单实现模型

这是基于Mnist手写识别的数据训练的一个简单的CNN卷积神经网络，可以直接在网上下载训练数据集，但是经常会出现连接不到服务器的提示，所以我下到本地进行数据的加载，下面代码的数据加载有问题，所以自己找了一些代码整出来了这个数据加载的办法
lxiao428·2018-10-27 12:20

CNN卷积神经网络层次结构

卷积神经网络层次结构包括：数据输入层/Inputlayer卷积计算层/CONVlayer激励层/ReLUlayer池化层/Poolinglayer全连接层/FClayer输入层（Inputlayer）输入数据，通常会作一些数据处理，例如：归一化：幅度归一化到同一范围卷积计算层（CONVlayer）如上图图所示，左边为数据集，右边为一个神经网络窗口：卷积计算层会在数据集上选定一个窗口，从窗口内选择数
i偏闹ii·2018-10-23 10:24

C++调用tensorflow教程

可参考本教程（tensorflow模型是CNN卷积神经网络）具体步骤：1.python环境首先
Panda_Peng·2018-10-16 12:31

CNN卷积神经网络原理的直观理解

哈哈？偶然在知乎上翻到了我旭神对CNN原理的通俗易懂的解释，看完以后简直醍醐灌顶呢。下面上头像！！哼，赶紧记录一下加强一下理解！转自知乎我旭神如果学过数字图像处理，对于卷积核的作用应该不陌生，比如你做一个最简单的方向滤波器，那就是一个二维卷积核，这个核其实就是一个模板，利用这个模板再通过卷积计算的定义就可以计算出一幅新的图像，新的图像会把这个卷积核所体现的特征突出显示出来。比如这个卷积核可以侦测水
CharlesHy·2018-10-11 10:01

TensorFlow实战学习：4-梯度下降解决线性回归【综合小练习】

上一篇：3-TensorFlow基础知识下一篇：5-实现一个CNN卷积神经网络1：用到的python库Matplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp
HelloWorld__·2018-09-29 00:25

莫烦视频笔记--什么是GAN（生成对抗网络）？

神经网络分很多种，有普通的前向传播网络，有分析图片的CNN卷积神经网络，有分析序列化数据比如语音或者文字的RNN循环神经网络，这些网络都是通过输入数据得到想要的结果，我们看中的是这些神经网络中很好的将数据与结果通过某种关系联系起来
slbyzdgz·2018-09-19 09:08

生成对抗网络

神经网络分很多种,有普通的前向传播神经网络,有分析图片的CNN卷积神经网络,有分析序列化数据,比如语音的RNN循环神经网络,这些神经网络都是用来输入数据,得到想要的结果,我们看中的是这些神经网络能很好的将数据与结果通过某种关系联系起来什么是
hebi123s·2018-09-18 10:44

莫烦python|Tensorflow笔记--CNN卷积神经网络

卷积神经网络是计算机视觉的一个飞跃的提升。第一个是图片，如果是彩色的话，它会分RGB三种显示的颜色叫做红色绿色蓝色，用这种三原色就可以产生各种各样的颜色。所以RGB就是高度，所以每一个像素点都有RGB的参数，相当于像素点的厚度，它要做的事情就是把长和宽还有RGB的宽度压缩。具体怎么压缩呢，就是我把我的长和宽压小一点，把厚度增高一点，到最后就变成了classifier。CNN具体来说就是不断压缩长和
slbyzdgz·2018-09-15 10:46

【深度学习网络结构】 深度学习——卷积神经网络 的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet）

本文的主要内容来自博客园，链接为https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html，在此基础上删改与补充【编辑时间：2018.09.07】【完成时间：2018.09.09】一、CNN
C小C·2018-09-09 21:02

Pytorch 学习笔记（四）—— CNN卷积神经网络

卷积函数：nn.functional.conv2d(input,weight,bias=None,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1)对几个输入平面组成的输入信号应用一个2D卷积.Parameters:input–形状为(minibatchxin_channelsxiHxiW)的输入张量weight–形状为(out_channelsxin_channels
Prayer_08·2018-09-06 11:55

【深度学习篇】---CNN和RNN结合与对比，实例讲解

二、CNN与RNN对比1、CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图2、相同点：2.1.传统神经网络的扩展。2.2.前向计算产生结果，反向计算模型更新。
L先生AI课堂·2018-09-04 00:00

【A-1】CNN与常用框架

是一种统称神经网络不需要提取特征，在前向传播当中，学习权重，完成直线之间的且操作和或操作神经强大的原因在于：不需要你手动提取特征，表征其在样本空间中的分布，神经网络可以自动学习它的空间分布，不管样本分布在那个角落和区域CNN
skyHdd·2018-08-28 11:04

CNN卷积神经网络的前向传播

CNN的前向传播1.输入层到卷积层的前向传播假设输入的是RGB的彩色图像，因此输入X是3个矩阵，分别对应了R,G,B的矩阵。因为输入层是三个维度，因此卷积层一个filter的维度也是3.a表示当前层的输出，上标表示层数。σ表示激活函数，一般是Relu,*表示卷积操作，W表示卷积核可以发现，CNN和标准的BPNN的前向传播很相似，只是，CNN不只是矩阵的乘积，还有张量的卷积。CNN模型的参数：1.卷
ukuu·2018-08-26 16:47

AlexNet模型及迁移学习

一、CNN卷积神经网络结构的演化二、AlexNet网络结构三、AlexNet迁移学习迁移学习可以把为一个任务开发的模型重新用在另一个不同的任务中，作为另一个任务模型的起点，并节约训练神经网络需要的大量计算和时间资源
Kieven2oo8·2018-08-12 17:44

利用CNN卷积神经网络进行手写MNIST数字识别

这几天学了卷积跟搞ACM学的卷积不是一个东西吧我反正没感到一点相关准确率97.2%，还不错，可以接受上代码吧：importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)defcompute_a
Gipsy_Danger·2018-08-08 22:36

深度学习----CNN卷积神经网络之简介说明及内部计算介绍

一、定义二、梯度下降法三、卷积神经网络模型（CNN）3.1、后向传播算法计算梯度3.2、卷基层3.3、池化层3.4、激活函数例子：Sigmoid函数3.5、全连接层四、深度学习的应用领域一、定义深度学习（DeepLearning）是利用多层神经网络结构，从大数据中学习现实世界中各类事物能直接用于计算机计算的表示形式（如图像中的事物、音频中的声音等），被认为是智能机器可能的“大脑结构”Learnin
sakura小樱·2018-07-31 19:57

深度学习笔记

2.神经网络：神经网络的目的是为了拟合某个未知的函数激活函数->拟合非线性函数对某线性函数整体做一个操作神经元=网络=线性函数=感知机3.cnn卷积神经网络：由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成
auvxx·2018-07-24 17:34

【深度学习】9：CNN实现olivettifaces人脸数据库识别

卷积神经网络依靠其强大的特征提取的能力，在模式识别中大放异彩，这篇博文就是介绍如何用卷积神经网络识别olivettifaces人脸数据库，这算是图像识别的入门级的demo啦，在研习这篇博文前，如果你并没有CNN
zzZ_CMing·2018-07-20 10:41

神经网络专题 （一） 感知器

神经网络有：感知器、线性神经网络、BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络、CNN卷积神经网络等。感知器是最简单的神经网络，线性神经网络在线性处理上很有用，BP神经网络
my0npencv13poor·2018-07-17 14:03

CNN卷积神经网络结构及参数配置

来源：机器学习算法与自然语言处理作者：白雪峰转载于：https://blog.csdn.net/np4rHI455vg29y2/article/details/789581211、CNN例子YannLeCun提出的最基本和开始的CNN结构图2、什么是CNN2.1、什么是卷积连续和离散卷积的定义：特点：2.2、离散卷积的例子丢骰子时加起来要等于4的概率是多少？二维离散的卷积计算的动图如下2.3、用到
敲代码的quant·2018-07-14 10:27

tensorflow-CNN实例图像分类

CNN卷积神经网络实例，cnn原理看https://blog.csdn.net/qq_26645205/article/details/81003892importnumpyasnpfromscipy.miscimportimread
小亚文·2018-07-11 17:34

CNN卷积神经网络原理讲解+图片识别应用（附源码）

一、机器如何识图先给大家出个脑筋急转弯：在白纸上画出一个大熊猫，一共需要几种颜色的画笔？——大家应该都知道，只需要一种黑色的画笔，只需要将大熊猫黑色的地方涂上黑色，一个大熊猫的图像就可以展现出来。我们画大熊猫的方式，其实和妈妈们的十字绣很接近——在给定的格子里，绣上不同的颜色，最后就可以展现出一幅特定的“图片”。而机器识图的方式正好和绣十字绣的方式相反，现在有了一幅图片，机器通过识别图片中每个格子
天痕坤·2018-06-26 16:50

CNN卷积神经网络入门-吴恩达

吴恩达deeplearning之CNN—卷积神经网络入门1.边界检测示例假如你有一张如下的图像，你想让计算机搞清楚图像上有什么物体，你可以做的事情是检测图像的垂直边缘和水平边缘。如下是一个6*6的灰度图像，构造一个3*3的矩阵，在卷积神经网络中通常称之为filter，对这个6*6的图像进行卷积运算，以左上角的-5计算为例3*1+0*0+1*-1+1*1+5*0+8*-1+2*1+7*0+2*-1=
LittleStudent12·2018-06-22 09:12

cnn卷积神经网络

卷积神经网络可以做分类，推荐，识别等卷积神经网络由如下组成：•输入层•卷积层•激活函数•池化层•全连接层其中输入层，激活函数，全连接层都比较简单在神经网络中有讲解，以下主要说明是卷积层和池化层。1、卷积层一个图像是由长宽和rgb深度组成。如下：左面是每个深度的图像的值，中间是filter，每一个深度一个filter，这里中间是两个深度，方式是矩阵的对应项相乘，再加一起，得到out输出。可以在外一层
N_Sapientia·2018-06-13 00:00

【pytorch】CNN卷积神经网络

importos#third-partylibraryimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotasplt#torch.manual_seed(1)#reproducible#HyperParametersEPOCH=1#trainthetrain
qAOOAp·2018-06-11 22:32

CNN卷积神经网络详解（一）

从神经网络到卷积神经网络什么是计算机视觉，简单来说，计算机视觉就是让机器能自动地理解图片或视频。随着大数据时代的到来，含有更多隐含层的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），自提出以来就在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩，而传统的神经网络存在的诸多问题也得以有效解决，比如：权值太多，计算量太大；权值太多，需要大量样本进行训练等等。下面我们来证实
LazyGirl_81·2018-06-10 15:52

CNN卷积神经网络——新手上手

卷积神经网络是深度学习中的非常重要的一个概念，最近刚刚接触学习，一些教材和博客上面的介绍不是很全面，内容不够详细，昨天看到一本书里面CNN讲的很详细，这本书名字是《Tensorflow入门与实战》，主要讲的是基于Tensorflowde框架的深度学习算法，其中原理讲解部分我觉得比我看到的其他资料更详细透彻，推荐新手可以看看，容易上手。我把主要内容做了一个总结，主要是方便以后复习。CNN原理：首先，
Kris_u·2018-06-06 15:57

TensorFlow——CNN卷积神经网络处理Mnist数据集

CNN卷积神经网络处理Mnist数据集CNN模型结构：输入层：Mnist数据集（28*28）第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个第一层池化：池化视野2*2，步长为2第二层卷积：感受视野5
Asia-Lee·2018-05-26 12:03

CNN卷积神经网络

目录一、BP神经网络回顾二、CNN卷积神经网络1、CNN的主要概述2、CNN的一般结构三、CNN卷积神经网络的应用一、BP神经网络回顾人工全连接神经网络（1）每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的
Asia-Lee·2018-05-26 09:50

从0到1，深度学习开发可以这样迭代

CNN卷积神经网络现任谷歌云端人工智能暨机器学习首席科学家李飞飞创办的ImageNet大规模视觉挑战赛(ILSVRC:ImageNetLargeScaleVisualRecogitionChallenge
壹诺思维·2018-05-21 23:21

CNN卷积神经网络新想法

近期一直在看卷积神经网络，想改进改进弄出点新东西来。看了好多论文，写了一篇综述。对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识，和大家分享下。事实上卷积神经网络并非一项新兴的算法。早在上世纪八十年代就已经被提出来，但当时硬件运算能力有限，所以当时仅仅用来识别支票上的手写体数字，而且应用于实际。2006年深度学习的泰斗在《科学》上发表一篇文章，论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力。从而掀起了深度结构研究
qq_23304241·2018-05-17 17:19

深度学习(八)CNN卷积神经网络基础

转自链接:https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/78651063《ConvolutionalNeuralNetworks》是AndrwNg深度学习专项课程中的第四门课。这门课主要介绍卷积神经网络（CNN）的基本概念、模型和具体应用。该门课共有4周课时，所以我将分成4次笔记来总结，这是第一节笔记。1.ComputerVision机器视觉（C
黑洲非人lyf·2018-05-07 20:01

python机器学习库keras——CNN卷积神经网络识别手写体

全栈工程师开发手册（作者：栾鹏）python教程全解keras使用CNN识别手写体其中使用到了MNIST.py文件，该文件读取手写体文件，返回数组数据。可参考我的github：https://github.com/626626cdllp/kears/tree/master/MNISTimportnumpyasnpnp.random.seed(1337)#forreproducibilityfrom
数据架构师·2018-04-29 14:25

基于PyTorch的CNN卷积神经网络识别MNIST手写数字

本篇博客主要介绍基于PyTorch深度学习框架来实现MNIST经典的手写数字，运用CNN卷积神经网络。
Jaster_wisdom·2018-04-11 10:57

python神经网络案例——CNN卷积神经网络实现mnist手写体识别

转自：https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/79088938全栈工程师开发手册（作者：栾鹏）python教程全解CNN卷积神经网络的理论教程参考
gdengden·2018-04-04 20:12

CNN卷积神经网络识别sklearn包中的数数据手写数字

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriMar3010:32:412018学习CNN卷积神经网络程序学习网址：https://blog.csdn.net/cxmscb/article
小白365·2018-03-30 14:46

深度学习初学者了解CNN卷积神经网络的黄金指南

介绍卷积神经网络。这听起来像是一个奇怪的生物学和数学的结合，但是这些网络已经成为计算机视觉领域最具影响力的创新之一。2012年是神奇网络成长的第一年，AlexKrizhevsky用它们赢得了当年的ImageNet竞赛（基本上是计算机视觉年度奥运会），把分类错误记录从26％降到了15％，这个惊人的提高从那以后，许多公司一直在以服务为核心进行深度学习。Facebook使用自动标记算法的神经网络，谷歌的
weixin_33935505·2018-03-29 02:23

CNN卷积神经网络反向传播推导总结及推导细节

CNN卷积神经网络在当下图像分类领域是很常用的一种神经网络，它的权值共享特性使得它在图像处理中训练的参数要比普通的神经网络训练参数少的多。
仲谋也·2018-03-25 17:08

tensorflow卷积神经网络-【老鱼学tensorflow】

前面我们曾有篇文章中提到过关于用tensorflow训练手写2828像素点的数字的识别，在那篇文章中我们把手写数字图像直接碾压成了一个784列的数据进行识别，但实际上，这个图像是2828长宽结构的，我们这次使用CNN
dreampursuer·2018-02-24 09:00

【深度学习】6：RNN循环神经网络原理

递归神经网络与循环神经网络联系CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络都是由BP神经网络演化而来的。
zzZ_CMing·2018-02-02 09:57

DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别

http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187DeepLearningtutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+
eipguo·2018-01-25 10:03

深度学习卷积神经网络——经典网络LeNet-5、AlexNet、ZFNet网络的搭建与实现

一、CNN卷积神经网络的经典网络综述下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344二、LeNet-5网络输入尺寸：32*32卷积层
loveliuzz·2018-01-23 08:48

python神经网络案例——CNN卷积神经网络实现mnist手写体识别

大家可以看看是否对自己有帮助http://www.captainbed.net/luanpeng全栈工程师开发手册（作者：栾鹏）python教程全解CNN卷积神经网络的理论教程参考http://blog.csdn.net
数据架构师·2018-01-18 15:53

深度学习——卷积神经网络 的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet）

一、CNN卷积神经网络的经典网络综述下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344二、LeNet-5网络输入尺寸：32*32卷积层
loveliuzz·2018-01-17 22:39

TensorFlow (2) CNN卷积神经网络_ TFLearn 快速搭建深度学习模型

环境：Win8.1TensorFlow1.0.1软件：Anaconda3（集成Python3及开发环境）TensorFlow安装：pipinstalltensorflow(CPU版)pipinstalltensorflow-gpu(GPU版)TFLearn安装：pipinstalltflearn参考：1.TFLearn:Deeplearninglibraryfeaturingahigher-lev
lien0906·2018-01-17 17:09

CNN入门讲解：卷积层是如何提取特征的？

各位看官老爷们好久不见这里是波波给大家带来的CNN卷积神经网络入门讲解每周我将给大家带来绝对原创，脑洞大开，幽默风趣的深度学习知识点入门讲解希望大家多多支持，多多关注本人微信公众号：follow_bobo
bobo_jiang·2018-01-16 23:49

CNN入门讲解：什么是采样层（pooling）

各位看官老爷们好久不见这里是波波给大家带来的CNN卷积神经网络入门讲解每周我将给大家带来绝对原创，脑洞大开，幽默风趣的深度学习知识点入门讲解希望大家多多支持，多多关注微信公众号：follow_bobo知乎
bobo_jiang·2018-01-16 23:30

CNN入门讲解：什么是激活函数（Activation Function）

各位看官老爷们(￣▽￣)／这里是波波给大家带来的CNN卷积神经网络入门讲解不定期我将给大家带来绝对原创，脑洞大开，幽默风趣的深度学习知识点入门讲解希望大家多多支持，多多关注微信公众号：follow_bobo
bobo_jiang·2018-01-16 23:30

详解CNN卷积神经网络

详解卷积神经网络(CNN)详解卷积神经网络CNN概揽LayersusedtobuildConvNets卷积层Convolutionallayer池化层PoolingLayer全连接层Fully-connectedlayer卷积神经网络架构LayerPatternsLayerSizingPatternsCaseStudies参考卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CN
liangchunjiang·2018-01-11 09:14

CNN卷积神经网络学习笔记

最近开始从事视觉领域的研究工作，CNN(卷积神经网络)是图像处理最常用的深度学习算法，听起来比较高深的样子，但是有了之前无线通信算法的经验，理解起来也非常容易。下面把关键点记录下来，以备忘。CNN的算法其实是很简单的，看看公式就清楚了。但为了更好的理解它，还是先从神经网络说起。神经网络顾名思义，就是很多神经元组成的网络，那神经元又是什么，和神经网络有什么关系呢。神经元神经元(neuron)是大脑的
anjy·2017-12-31 01:26
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