卷积神经网络_人工智能

【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理（2）

本文为【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理（2）从上文的计算中我们可以看到，同一层的神经元可以共享卷积核，那么对于高位数据的处理将会变得非常简单。并且使用卷积核后图片的尺寸变小，方便后续计算，并且我们不需要手动去选取特征，

03-08
技术向：一文读懂卷积神经网络 - 艾斯1213

技术向：一文读懂卷积神经网络自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写此博文，以其与人交流，互有增益。正文之前，先

03-08
卷积神经网络CNN理解卷积神经网络简书

自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写此博文，以其与人交流，互有增益。正文之前，先说几点自己对于CNN的感触。先明

03-08
理解图像的卷积

转自：https://www.zhihu.com/question/22298352从数学上讲，卷积就是一种运算。某种运算，能被定义出来，至少有以下特征：首先是抽象的、符号化的其次，在生活、科研中，有着广泛的作用比如加法：，是抽象的，本身只是一个数学符号在现实中，有非常多的意

03-08
什么是卷积什么是卷积网络

目录Feature mapsWhy not Linear335k or 1.3MBem...Receptive FieldFully connnectedPartial connectedLocally connectedRethink Linear layerFully VS LovallyWeight sharingWhy call Convolution？2D ConvolutionConvolution in Computer VisionCNN on feat

03-08
Tensorflow--一维离散卷积 tensorflow一维卷积神经网络

一维离散卷积的运算是一种主要基于向量的计算方式一.一维离散卷积的计算原理一维离散卷积通常有三种卷积类型：full卷积，same卷积和valid卷积1.full卷积full卷积的计算过程如下：K沿着I顺序移动，每移动一个固定位置，对应位置的值相乘，然后对其求和其中K称

03-08
TensorFlow系列专题(十四): 手把手带你搭建卷积神经网络实现冰山图像分类

目录：冰山图片识别背景数据介绍数据预处理模型搭建结果分析总结一、冰山图片识别背景这里我们要解决的任务是来自于Kaggle上的一道赛题（https://www.kaggle.com/c/statoil-iceberg-classifier-challenge），简单介绍一下赛题的背景：在加拿大的东海岸经常

03-08
卷积神经网络的“卷积”操作不等于数学上定义的卷积操作

在介绍卷积神经网络CNN的时候，大部分教材在介绍“卷积操作”的时候都与下面这张图类似的说明这点让人很困惑，因为在数学上，卷积运算是这么定义的\((f * g )(t) = \int_{0}^{t} f(\tau) g(t - \tau)\, d\tau\)很明显，在与\(f(\tau)\)相乘的是\(g(t-\tau)\)

03-08
卷积神经网络——池化层学习——最大池化

池化层（Pooling layers）除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性，我们来看一下。先举一个池化层的例子，然后我们再讨论池化层的必要性。假如输入是一个4×4矩阵，用到的池化类型是最大池化（max

03-08
opecv 卷积原理、边缘填充方式、卷积操作详解

什么是二维卷积呢？看下面一张图就一目了然：卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加：5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2

03-08
Master of Phi (欧拉函数 + 积性函数的性质 + 狄利克雷卷积)

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6265题目大意:首先T是测试组数,n代表当前这个数的因子的种类,然后接下来的p和q,代表当前这个数的因子中含有p的q次方.然后让你求题目第一行给你的信息. 首先理一下思路.第一步,我们需要算题目中要求的公

03-08
Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现 - blogernice

Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现本文的论文来自：Notes on Convolutional Neural Networks, Jake Bouvrie。这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记，再看懂这个笔记之前，最好具有CNN的一些基础。这里也先列出一个资

02-13
1.2卷积神经网络基础补充（反向传播） - NeverDelay

1.2卷积神经网络基础补充（反向传播）1、误差的计算2、误差反向传播3、权重的更新——————————————————————————————————————————1、误差的计算交叉熵损失为常用的损失函数 2、误差反向传播 3、权重的更新使

02-13
深度学习-卷积神经网络的发展-笔记对卷积神经网络的理解

　　CNN的开山之作是LeCun提出的LeNet-5，而其真正的爆发阶段是2012年AlexNet取得ImageNet比赛的分类任务的冠军，并且分类准确率远远超过利用传统方法实现的分类结果，AlexNet之后，深度学习便一发不可收拾，分类准确率每年都被刷榜，下图展示了模型的变化

02-13
通用卷积核用于模型压缩和加速卷积作用

介绍一下最近看的一种通用卷积核用于模型压缩的方法，刚刚查了一下，原作者的博客在https://zhuanlan.zhihu.com/p/82710870 有介绍，论文传送门 https://papers.nips.cc/paper/7433-learning-versatile-filters-for-efficient-convolutional-neural-network

02-13
图像卷积与滤波的一些知识点（转） - 川师15级软工研王*飞

图像卷积与滤波的一些知识点（转）图像卷积与滤波的一些知识点zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 之前在学习CNN的时候，有对卷积进行一些学习和整理，后来就烂尾了，现在稍微整理下，先放上来，以提醒和交流。一、线性滤波与卷积的基本概

02-13
学习笔记TF028:实现简单卷积网络

载入MNIST数据集。创建默认Interactive Session。初始化函数，权重制造随机噪声打破完全对称。截断正态分布噪声，标准差设0.1。ReLU，偏置加小正值(0.1)，避免死亡节点(dead neurons)。卷积层函数，tf.nn.conv2d，TensorFlow 2 维卷积函数，参数x输入，W卷积

02-13
卷积的本质及物理意义

提示：对卷积的理解分为三部分讲解1）信号的角度2）数学家的理解（外行）3）与多项式的关系1 来源卷积其实就是为冲击函数诞生的。“冲击函数”是狄拉克为了解决一些瞬间作用的物理现象而提出的符号。古人曰：“说一堆大道理不如举一个好例子”，冲量这一物理

02-12
利用卷积自编码器对图片进行降噪自编码器图像去噪

前言这周工作太忙，本来想更把 Attention tranlsation 写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了，网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder

02-12
【40】深度卷积神经网络的发展史卷积神经网络的应用与发展

为什么要探索发展史(实例分析)？我们首先来看看一些卷积神经网络的实例分析，为什么要看这些实例分析呢？上周我们讲了基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层这些组件。事实上，过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来，形

02-12