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    2018-07-09 11:12:23
    阅读量:6942
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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
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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:4689
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  • 转载自:http://blog.csdn.net/u013088062/article/details/51118744 深度学习(DeepLearning)尤其是卷积神经网络(CNN)作为近几年来模式识别中的研究重点,受到人们越来越多的关注,相关的参考文献也是层出不穷,连续几年都占据了CVPR的半壁江山,但是万变不离其宗,那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文献依然值得回味,
    2016-04-19 16:35:59
    阅读量:4059
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  • 刚开始接触深度学习、卷积神经网络的时候非常懵逼,不知道从何入手,我觉得应该有一个进阶的过程,也就是说,理应有一些基本概念作为奠基石,让你有底气去完全理解一个庞大的卷积神经网络:本文思路:一、我认为学习卷积神经网络必须知道的几个概念:1、卷积过程: 我们经常说卷积神经网络卷积神经网络,到底什么才是卷积?网络层卷积过程到底怎么实现?我们在这里借鉴了另一位博
    2017-12-11 20:39:43
    阅读量:1285
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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
    阅读量:1590
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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:896
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  • 导读:深度卷积神经网络是这一波AI浪潮背后的大功臣。虽然很多人可能都已经听说过这个名词,但是对于这个领域的相关从业者或者科研学者来说,浅显的了解并不足够。近日,约克大...
    2018-05-10 15:22:21
    阅读量:1436
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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:4940
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  • 一、卷积神经网络的概述卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,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:4080
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