cnn卷积神经网络

TensorFlow人工智能引擎入门教程之二 CNN卷积神经网络的基本定义理解。

摘要:这一章节我们将tensorFlow怎么实现卷积神经网络,CNN，其实CNN可以用来训练声音的，不过效果一般，所以一般都用于图像方面，因为图像像素局部共享参数共享，图像金字塔法则。可以大大减少系数首先上面讲了神经元Y=WX+B，通过输入的参数X===========》Y深度学习每一个batch来说其实就是多项公式我们知道在数学里面求多项公式其实就是矩阵W矩阵乘与X加上B矩阵=Y矩阵，矩阵二元数
c2a2o2·2016-12-29 10:33

理解CNN卷积神经网络原理

理解CNN卷积神经网络原理1前言2012年我在北京组织过8期machinelearning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。
nicajonh·2016-11-12 19:42

[4] 卷积神经网络CNN架构分析 - LeNet

于是在这里记录下所学到的知识，关于CNN卷积神经网络，需要总结深入的知识有很多：人工神经网络ANN卷积神经网络CNN卷积神经网络CNN-BP算法卷积神经网络CNN-caffe应用卷积神经网络CNN-L
大村chen·2016-10-19 00:22

[2] 卷积神经网络CNN 图解

于是在这里记录下所学到的知识，关于CNN卷积神经网络，需要总结深入的知识有很多：人工神经网络ANN卷积神经网络CNN卷积神经网络CNN-BP算法卷积神经网络CNN-LetNet分析卷积神经网络CNN-
大村chen·2016-10-18 01:58

(6) Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络之深度解析CNN

本文转载自其他文章，并对文章中极少数的部分错误点进行了改正。本文整理了网上几位大牛的博客，详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想，欢迎交流。1.概述卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的，另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度
小勺挖泰山·2016-10-10 11:25

(5)Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络的全面详细概述之一

卷积神经网络（CNN）概述由来：神经元网络的直接升级版相关：YannLeCun和他的LeNet影响：在图像、语音领域不断突破，复兴了神经元网络并进入“深度学习”时代卷积神经网络沿用了普通的神经元网络即多层感知器的结构，是一个前馈网络。以应用于图像领域的CNN为例，大体结构如图1。很明显，这个典型的结构分为四个大层次输入图像I。为了减小复杂度，一般使用灰度图像。当然，也可以使用RGB彩色图像，此时输
小勺挖泰山·2016-10-09 09:01

(3) Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络(1)

本文是将两篇文章进行了总结，其中一篇网址为：http://www.jeyzhang.com/cnn-learning-notes-1.html这里神经网络结构讲的比较细，可能有点难懂，但理解之后其他就迎刃而解了。本文章后面还有结构的简化描述。1.简介：卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，它具有结构简单、训练参数少和适应性强等特点。它的权值共享网络结构使之更类似
小勺挖泰山·2016-10-08 14:19

Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN

[1]Deeplearning简介[2]DeepLearning训练过程[3]DeepLearning模型之：CNN卷积神经网络推导和实现[4]DeepLearning模型之：CNN的反向求导及练习[5
ctgu_aiqinhai·2016-09-28 17:33

TensorFlow入门教程集合

TensorFlow入门教程之0:BigPicture&极速入门TensorFlow入门教程之1:基本概念以及理解TensorFlow入门教程之2:安装和使用TensorFlow入门教程之3:CNN卷积神经网络的基本定义理解
jdbc·2016-09-01 18:00

TensorFlow入门教程集合

TensorFlow入门教程之0:BigPicture&极速入门TensorFlow入门教程之1:基本概念以及理解TensorFlow入门教程之2:安装和使用TensorFlow入门教程之3:CNN卷积神经网络的基本定义理解
数据娃掘·2016-09-01 00:00

CNN卷积神经网络--反向传播（3，初识卷积反向算法）

NotesonConvolutionalNeuralNetworks,JakeBouvrie，该论文讲得很全面，比如它考虑了pooling层也加入了权值、偏置值及非线性激发(因为这2种值也需要learn)，对该论文的解读可参考zouxy09的博文CNN
xqp_dream·2016-08-30 14:18

CNN卷积神经网络--反向传播（4，代码理解）

反向传输过程是CNN最复杂的地方，虽然从宏观上来看基本思想跟BP一样，都是通过最小化残差来调整权重和偏置，但CNN的网络结构并不像BP那样单一，对不同的结构处理方式不一样，而且因为权重共享，使得计算残差变得很困难，很多论文[1][5]和文章[4]都进行了详细的讲述，但我发现还是有一些细节没有讲明白，特别是采样层的残差计算，我会在这里详细讲述。输出层的残差和BP一样，CNN的输出层的残差与中间层的残
xqp_dream·2016-08-30 12:01

CNN卷积神经网络--反向传播（3，Notes on Convolutional Neural Networks）

一、介绍这个文档讨论的是CNNs的推导和实现。CNN架构的连接比权值要多很多，这实际上就隐含着实现了某种形式的规则化。这种特别的网络假定了我们希望通过数据驱动的方式学习到一些滤波器，作为提取输入的特征的一种方法。本文中，我们先对训练全连接网络的经典BP算法做一个描述，然后推导2DCNN网络的卷积层和子采样层的BP权值更新方法。在推导过程中，我们更强调实现的效率，所以会给出一些Matlab代码。最后
xqp_dream·2016-08-30 12:23

CNN卷积神经网络--反向传播（2，前向传播）

看cnn，首先还是看看前向传播，在细谈反向求导。CNN的这三个特点是其对输入数据在空间（主要针对图像数据）上和时间（主要针对时间序列数据，参考TDNN）上的扭曲有很强的鲁棒性。CNN一般采用卷积层与采样层交替设置，即一层卷积层接一层采样层，采样层后接一层卷积...这样卷积层提取出特征，再进行组合形成更抽象的特征，最后形成对图片对象的描述特征，CNN后面还可以跟全连接层，全连接层跟BP一样。下面是一
xqp_dream·2016-08-30 11:51

CNN卷积神经网络---反向传播（1，全链接bp算法）

全链接bp算法这里作为自己对卷积神经网络反向传播算法的理解。首先还是从经典的全链接bp算法开始。1、前向传播所谓神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起，这样，一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。例如，下图就是一个简单的神经网络：我们使用圆圈来表示神经网络的输入，标上“”的圆圈被称为偏置节点，也就是截距项。神经网络最左边的一层叫做输入层，最右的一层叫做输出层（本例中，输出层只有
xqp_dream·2016-08-30 11:37

CNN卷积神经网络的理解

机器学习的两大部分：浅层学习（shallowlearning）和深度学习（deeplearning），两者的主要区别是：浅层学习（如SVM、BP、AdaBoost等）的输入都是人工规则提取的特征；而深度学习是用CNN提取深层次的特征，然后将这些特征作为分类器（如SVM、BP、AdaBoost等）的输入。深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最
guuuuu·2016-08-07 22:39

【五】Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN

1.概述卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的，另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层结构来说，这是非常重要的），减少了权值的数量。回想一下BP神经网络。BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态，层与层的
Just_kidding_·2016-07-22 21:04

CNN卷积神经网络

卷积神经网络CNN,属于深度学习，推荐july算法的一个公开课，https://www.julyedu.com/video/play/18/134这是看完之后的一份总结。逻辑回归到感知器z=θ0+θ1X1+θ2X2a=g(z)=11+e−z神经网络神经网络包括输入层，隐含层，输出层。类似于LR或者linearsvm对数据进行线性分割，多次训练，对神经元进行逻辑与操作，得到线段的交集，形成一个个凸集
母神·2016-07-18 20:11

CNN卷积神经网络（一）

DeepLearning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNNhttp://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301本文整理了网上几位大牛的博客，详细地讲解了
依偎阳光·2016-05-10 12:48

深度学习之（DNN）深度神经网络

与RNN循环神经网络、CNN卷积神经网络的区别就是DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。
海涛anywn·2016-05-03 21:32

深度学习之（DNN）深度神经网络

与RNN循环神经网络、CNN卷积神经网络的区别就是DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。 
lihaitao000·2016-05-03 21:00

TensorFlow人工智能引擎入门教程之三 实现一个自创的CNN卷积神经网络

首先回到上一张的google官方的alexnet文件  这是alexnet网络定义的部分，我们只需要修改这一部就可以了def alex_net(_X, _weights, _biases, _dropout):     # Reshape input picture     _X = tf.reshape(_X, shape=[-1, 28, 28, 1])     # Convolution 
zhuyuping·2016-04-17 16:00

TensorFlow人工智能引擎入门教程之二 CNN卷积神经网络的基本定义理解。

 首先上面讲了神经元 Y=WX+B ，通过输入的参数X===========》Y深度学习每一个batch来说其实就是多项公式    我们知道在数学里面求多项公式其实就是矩阵W矩阵乘与X 加上B矩阵=Y矩阵，矩阵二元数组在tensorflow也是一个tensorndarray,通常我们知道因为relu收敛效果要比sigmod与tanh要好，所以在cnn中常用relu，所以其实对于输出o=relu(w
zhuyuping·2016-04-16 21:00

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（11）——层结构容器layers类源码分析

在这篇博文中我们对tiny_cnn卷积神经网络模型中的最后一个网络结构方面的类——layers做简要分析。首先，layers通俗的讲可以被称为是层结构的vector，即层结构容器。
u013088062·2016-03-27 10:00

CNN卷积神经网络新想法

最近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。其实卷积神经网络并不是一项新兴的算法，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，所以当时只用来识别支票上的手写体数字，并且应用于实际。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的
u014365862·2016-03-18 09:00

CNN卷积神经网络

ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络    卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计
qq_25178609·2016-03-12 09:00

用keras小试CNN卷积神经网络应用于人脸识别

Keras是一个简约，高度模块化的神经网络库。采用Python/Theano开发。使用Keras如果你需要一个深度学习库：可以很容易和快速实现原型（通过总模块化，极简主义，和可扩展性）同时支持卷积网络（vision）和复发性的网络（序列数据）。以及两者的组合。无缝地运行在CPU和GPU上。keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras本文使用keras尝
eagelangel·2016-02-28 14:26

用keras小试CNN卷积神经网络应用于人脸识别

Keras是一个简约，高度模块化的神经网络库。采用Python/Theano开发。使用Keras如果你需要一个深度学习库：可以很容易和快速实现原型（通过总模块化，极简主义，和可扩展性）同时支持卷积网络（vision）和复发性的网络（序列数据）。以及两者的组合。无缝地运行在CPU和GPU上。keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras本文使用keras尝
eagelangel·2016-02-28 14:00

CNN卷积神经网络的改进（15年最新paper）

本文转自：http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/50499864回归正题，今天要跟大家分享的是一些ConvolutionalNeuralNetworks（CNN）的工作。大家都知道，CNN最早提出时，是以一定的人眼生理结构为基础，然后逐渐定下来了一些经典的架构——convolutional和pooling的交替，最后再加上几个fully
Sunshine_in_Moon·2016-01-21 16:00

CNN卷积神经网络的改进（15年最新paper）

回归正题，今天要跟大家分享的是一些ConvolutionalNeuralNetworks（CNN）的工作。大家都知道，CNN最早提出时，是以一定的人眼生理结构为基础，然后逐渐定下来了一些经典的架构——convolutional和pooling的交替，最后再加上几个fully-connectedlayers用作最后做prediction等的输出。然而，如果我们能“反思”经典，深入剖析这些经典架构中的
深度学习思考者·2016-01-11 21:25

[置顶] CNN卷积神经网络的改进（15年最新paper）

回归正题，今天要跟大家分享的是一些ConvolutionalNeuralNetworks（CNN）的工作。大家都知道，CNN最早提出时，是以一定的人眼生理结构为基础，然后逐渐定下来了一些经典的架构——convolutional和pooling的交替，最后再加上几个fully-connectedlayers用作最后做prediction等的输出。然而，如果我们能“反思”经典，深入剖析这些经典架构中的
u010402786·2016-01-11 21:00

CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）

CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）作者：wepon出处：wepon的博客本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于python+numpy+theano+PIL开发，采用类似
阿炜·2015-12-16 16:52

高帧率扑克牌识别技术详解一（可用于车牌识别，字符识别，人脸检测，验证码识别等等成熟领域）

本文主要介绍目前主流的adaboost目标检测算法，和CNN卷积神经网络字符识别算法。以扑克牌识别技术为题介绍相关的开发流程和经验。
·2015-11-02 09:02

Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN

  [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learnin
·2015-11-01 13:24

CNN卷积神经网络新想法

最近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。其实卷积神经网络并不是一项新兴的算法，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，所以当时只用来识别支票上的手写体数字，并且应用于实际。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的
山在岭就在·2015-08-07 22:36

CNN卷积神经网络新想法

   最近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。其实卷积神经网络并不是一项新兴的算法，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，所以当时只用来识别支票上的手写体数字，并且应用于实际。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
u013088062·2015-08-07 22:00

CNN卷积神经网络推导和实现

原文地址：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘，某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样。所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下，一方面在整理过程中，自己的理解也会更深，另一方面也方便未来自己的勘察。更好的还可以放到博客上面与大家交流。因为基础有限，所以对论文的一
liuxiabing150·2015-08-01 14:00

CNN卷积神经网络学习笔记4：代码学习

代码来自github上的一个DeepLearningToolbox，地址：https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox主要参考这篇博客中的代码注释：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993743CNN原理和公式推导见前文：背景网络结构公式推导单步调试后自己添加了一部分注释如下：test
happyer88·2015-07-25 23:00

CNN卷积神经网络

代码的注释：cnnexamples.m[plain]viewplaincopyclearall;closeall;clc;addpath('../data');addpath('../util');loadmnist_uint8;train_x=double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x=double(reshape(test_x',28,28
qq_18343569·2015-07-19 15:32

CNN卷积神经网络

代码的注释：cnnexamples.m[plain] viewplaincopyclear all; close all; clc;  addpath('../data');  addpath('../util');  load mnist_uint8;    train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;  test_x = double
qq_18343569·2015-07-19 15:00

详细解释CNN卷积神经网络各层的参数和链接个数的计算

卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。这些映射图再进过滤波得到C3层。这个层级结构再和S2一样产生S4。最
萌面女xia·2015-07-14 15:35

CNN卷积神经网络学习笔记3：权值更新公式推导

在上篇《CNN卷积神经网络学习笔记2：网络结构》中，已经介绍了CNN的网络结构的详细构成，我们已经可以初始化一个自己的CNN网络了，接下来就是要用训练得到一个确定的CNN的模型，也就是确定CNN的参数。
July_Zh1·2015-07-06 11:09

CNN卷积神经网络学习笔记3：权值更新公式推导

     在上篇《CNN卷积神经网络学习笔记2：网络结构》中，已经介绍了CNN的网络结构的详细构成，我们已经可以初始化一个自己的CNN网络了，接下来就是要用训练得到一个确定的CNN的模型，也就是确定CNN
happyer88·2015-07-06 11:00

CNN卷积神经网络学习笔记2：网络结构

在上篇笔记《CNN卷积神经网络学习笔记1：背景介绍》中已经介绍过CNN的结构，这篇笔记中，通过一个简单的CNN的例子，梳理一下CNN的网络结构的细节。
July_Zh1·2015-07-05 19:41

CNN卷积神经网络学习笔记2：网络结构

在上篇笔记《CNN卷积神经网络学习笔记1：背景介绍》中已经介绍过CNN的结构，这篇笔记中，通过一个简单的CNN的例子，梳理一下CNN的网络结构的细节。
happyer88·2015-07-05 19:00

CNN卷积神经网络学习笔记1：背景介绍

ConvolutionalNeuralNetwork卷积神经网络是基于人工神经网络提出的。人工神经网络模拟人的神经系统，由一定数量的神经元构成。在一个监督学习问题中，有一组训练数据(xi,yi)，x是样本，y是label，把它们输入人工神经网络，会得到一个非线性的分类超平面hw,b(x)，在这篇笔记中先梳理一下传统人工神经网络的基本概念，再基于传统人工神经网络简单介绍卷积神经网络。1，神经元neu
July_Zh1·2015-07-05 13:13

CNN卷积神经网络学习笔记1：背景介绍

     ConvolutionalNeuralNetwork卷积神经网络是基于人工神经网络提出的。人工神经网络模拟人的神经系统，由一定数量的神经元构成。在一个监督学习问题中，有一组训练数据(xi,yi)，x是样本，y是label，把它们输入人工神经网络，会得到一个非线性的分类超平面hw,b(x)，在这篇笔记中先梳理一下传统人工神经网络的基本概念，再基于传统人工神经网络简单介绍卷积神经网络。1，神
happyer88·2015-07-05 13:00

CNN卷积神经网络代码理解

DeepLearning论文笔记之（五）CNN卷积神经网络代码理解[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘
abel__ing·2015-06-27 11:59

CNN卷积神经网络推导和实现

DeepLearning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘
abel__ing·2015-06-27 11:33

CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）

转载于: http://dataunion.org/17618.html版权归原作者所有作者：wepon 出处：wepon的博客本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5的CNN模型，应用于olivettifaces人脸数据库，实现人脸识别的功能，模型的误差降到了5%以下。本程序只是个人学习过程的一个toyimplem
xuanyoumeng·2015-05-18 14:00
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