为了实现平移不变性,卷积神经网络(CNN)等深度学习模型在卷积层中使用了卷积操作,这个操作可以捕捉到图像中的局部特征而不受其位置的影响。 三、什么是卷积? 在卷积神经网络中,卷积操作是指将一个可移动的小窗口(称为数据窗口,如下图绿色矩形)与图像进行逐元素相乘然后相加的操作。这个小窗口其实是一组固定的权重,...
在卷积神经网络的卷积层中,一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中,通常包含若干个特征平面(featureMap),每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成,同一特征平面的神经元共享权值,这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化,在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值。共...
输入层比较简单,这一层的主要工作就是输入图像等信息,因为卷积神经网络主要处理的是图像相关的内容,但是我们人眼看到的图像和计算机处理的图像是一样的么? 很明显是不一样的,对于输入图像,首先要将其转换为对应的二维矩阵,这个二位矩阵就是由图像每一个像素的像素值大小组成的,我们可以看一个例子,如下图所示的手写...
一、计算机成像原理 在了解卷积神经网络前,我们先来看看图像在计算机中的表示。RGB图像是一种在计算机视觉和图像处理领域广泛使用的彩色图像表示方法。RGB代表红色(Red)、绿色(Green)和蓝色(Blue),这是三种基本的颜色,通过不同的组合可以生成各种颜色。每个像素在RGB图像中通过这三种颜色的不同强度值来表示,通常这些值...
卷积神经网络(CNN)原理讲解一、从神经网络到卷积神经网络1. 定义2. 卷积神经网络的架构二、卷积网络的层级结构1. 数据输入层2. 卷积计算层2.1 卷积的计算2.2 参数共享机制3. 非线性层(或激活层)4.池化层5.全连…
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将详细介绍卷积神经网络的原理,包括其基本概念、结构、训练过程以及应用场景。 卷积神经网络的基本概念 1.1 神经网络 神经网络是一种受人脑神经元结构启发的数学模型,由大量的节点(神经元)和...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是深度学习技术中最基础的网络结构,模拟人脑工作,具备强大的特征学习能力。CNN结构主要由两部分组成:特征提取部分和分类部分。特征提取部分网络将执行一系列卷积和池化操作。分类部分使用全连接层作为一个分类器,使用特征提取部分提取的特征为图像上的对象分配概率,即算法预测...
首先要明确,卷积神经网络【CNN】(以下用CNN代称)设计的初衷是为了让计算机处理和识别图像,目前应用于几乎所有的涉及机器视觉的领域,它基于提取特征,特征匹配的原理,来识别图像或者其他任何能够转化成计算机可认读数据的事务。 首先,CNN的基本运行过程如下图所示,这里我们以【识别X和O】为例 ...