1. 卷积的基本概念记得多年以前刚刚知道神经网络这个词的时候,就对 CNN 这个词有些许的印象。CNN(Convolutional Neural Network)翻译过来是卷积神经网络,卷积(Convolutional)是一种数学运算方式,所描述的是…
许多初学者在深度学习的学习过程中,通常都会从学习卷积神经网络(Convolutional Neural Network, 简称CNN)开始。很大程度上,是由于CNN的基本组成部分与前馈神经网络有很紧密的关联,甚至可以说,CNN就是一种特殊的前馈神经网络。 这两者的主要区别在于,CNN在前馈神经网络的基础上加入了卷积层和池化层(下边会讲到),以便更好...
与传统的全连接神经网络不同,CNN通过在输入数据上应用卷积操作来提取局部特征,并通过训练过程自动学习这些卷积操作的参数。下面逐步解释CNN中的关键概念: 卷积层(Convolutional Layer):卷积层是CNN的核心组件之一。它包含了多个可学习的滤波器(也称为卷积核),...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一,擅长处理图像特别是图像识别等相关机器学习问题。 2. 卷积 CNN的核心即为卷积运算,其相当于图像处理中的滤波器运算。对于一个m×n大小的卷积核,...
一、什么是卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)这个概念的提出可以追溯到二十世纪80~90年代,但是有那么一段时间这个概念被“雪藏”了,因为当时的硬件和软件技术比较落后,而随着各种深度学习理论相继被提出以及数值计算设备的高速发展,卷积神经...
卷积神经网络CNN 1、 常见的视觉任务 卷积神经网络最常见的应用在于计算机视觉任务,计算机视觉是关于研究计算机视觉能力的学科,或者说是使机器能对环境和其中的刺激进行可视化分析的学科。图像识别从图像分类到定位(目标检测、语义分割、实例分割)到目标追踪,主要包括以下任务: ...
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习架构，它在图像和视频识别、分类以及相关的视觉识别任务中非常有效。CNN基于人脑处理视觉信息的方式，特别是视觉皮层中神经元的层次结构和连接模式。一、CNN的主要特点 1. 局部连接（Local Connectivity）：- CNN中的卷积层只关注输入数据的局部区域，而不...
卷积神经网络CNN,深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化,详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层,最后列出其训练与优化的多项关键技术:训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。 作者 TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济...
在了解卷积神经网络前,我们先来看看图像的原理: 图像在计算机中是一堆按顺序排列的数字,数值为0到255。0表示最暗,255表示最亮。如下图: 上图是只有黑白颜色的灰度图,而更普遍的图片表达方式是RGB颜色模型,即红、绿、蓝三原色的色光以不同的比例相加,以产生多种多样的色光。RGB颜色模型中,单个矩阵就扩展成了有...