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  • 2019-4-16​ 本文是博主根据国科大吴俊刚老师的《深度学习》课程学习的,文中大部分思路和材料来自于此。​ 《DEEP LEARNING》这本书还不错,不过需要一点基础。​ 博主目前属于学习的初级阶段,很多方面没写透,后续进行补充文章目录@[toc]*1.卷积的基本概念**2.神经认知机*3.卷积神经网络基本原理4.经典卷积网络5.卷积神经网络的主要应用[Yoon Kim](http...
    2019-04-16 17:51:54
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  • 下面一起来探讨一下关于深度学习算法中卷积神经网络的基本概念和应用:1、卷积神经网络基本概念卷积神经网络也是在传统人工神经网络的基础上发展起来的,它与 BP 神经网络有很大的相似之处,但也有很大的区别 ;BP 人工神经网络是以一维向量的方式进行输入,而卷积神经网络以二维矩阵格式数据进行输入,其网络的各层都是二维阵列的形式处理数据,这样的形式正好符合数字图像的二维矩阵格式,图像以二维矩阵输入正...
    2019-02-26 20:07:14
    阅读量:211
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  • 一个简单的卷积神经网络是由各种层按照顺序组成,卷积神经网络主要由三种类型的层组成:卷积层、池化层和全连接层。通过这些层叠加起来,就可以构成一个完整的卷积神经网络。卷积层卷积层是由一些可学习的滤波器集合构成的。每个滤波器在空间上(宽度和高度)都比较小,但是在深度上和输入数据一致。神经网络会让滤波器学习到当它看到某些特征的视觉特征时就被激活,具体的视觉特征可能是某些方位上的边界,或者在第一层上的某些颜色
    2017-08-27 12:19:28
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  • 这一篇博客主要讨论在用卷积神经网络进行图像识别或者目标检测时的数据增强手段,并讨论其作用。 首先整理两篇比较有代表性的论文里的数据增强,再说说我自己工作中使用的数据增强,最后讨论这些数据增强的意义(我个人的理解)。
    2017-09-25 19:31:13
    阅读量:5171
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  • 论文地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf中文翻译:http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/504964991. 网络结构2012年,Hinton的学生Al
    2017-06-09 08:24:36
    阅读量:5305
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  • 之前也一直用CNN提特征,但也仅仅将其看成一个特征提取器,网络内部结构我也大概知道,但是不太精细,因此今天想要重新学习一下CNN网络的构造与数据流传输的问题,巩固下基础。1.卷积神经网络最重要的两点:传统神经网络层与层之间是全部连接起来的,这样参数就会变得非常多,难以训练,这也是神经网络早早提出缺没有应用于实际应用的原因。后面提出了卷积神经网络的 局部感受野 和 权值共享 成功解决了这个问题。(1)
    2017-01-23 09:57:48
    阅读量:905
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  • 一、卷积神经网络的概述卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一层卷积(滤波器)都会提
    2017-03-27 09:29:32
    阅读量:4188
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  • 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463作者:hjimce卷积神经网络算法是n年前就有的算法,只是近年来因为深度学习相关算法为多层网络的训练提供了新方法,然后现在电脑的计算能力已非当年的那种计算水平,同时现在的训练数据很多,于是神经网络的相关算法又重新火了起来,因此卷积神经网络就又活了起来。在开始前,
    2017-09-16 10:23:57
    阅读量:904
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  • 深度学习概述深度学习是机器学习领域的一个重要分支,由人工神经网络演变而来,其目的是生成一个能够模拟人脑工作的深度神经网络[6]。传统人工神经网络的网络层数较少,所以只是浅层学习,深度学习则使用一系列的非线性变换构建多个隐藏层(一般大于5层)的神经网络,从十分庞大的数据中提取出抽象的特征,从而达到提高分类和预测准确度的最终目的[4]。目前,深度学习已经在语音辨别、图像与视频分析、数据挖掘等诸多领...
    2018-07-24 18:05:22
    阅读量:340
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