卷积其实就是个点成相加的过程 原理图如下: 关键代码实现: //单通道单卷积 #define IMG_SIZE 5 #define W_SIZE 3 #define OUT_SIZE 3 // (f-w+2p)/s + 1 = (5-3+0)/1+1 = 3 int conv(float img[IMG_SIZE][IMG_SIZE],float w[W_SIZE][W_SIZE],float out[OUT_SIZE][OUT_SIZE]) { ...
于是萌生了自己用C写一个手写识别程序想法。 要用C不依赖第三方库写一个神经网络,需要从数学推导、网络模型和工程实现三个方面着手。项目本身没有什么价值,只是个人学习神经网络一个小玩具。代码地址:github.com/yuanrongxi/s 神经网络涉及到的数学主要是线性代数和微积分求导,神经网络中的计算大部分是通过矩阵来...
1. 什么是CNN 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。 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判...
C 就是channel; RGB三个通道, D 就是Dimension;维度,除了宽高之外,还有一个时间维度。 在深度学习中,你可以把一个二维图像,经过一个卷积和,变成高维图像。这里改变的就是Channel。 我的心得:在3D卷积神经网络上,就把D理解成3就行了,RGB三个维度。然后C呢理解成时间窗,或者理解成高度。 参考资料: https://...
假设卷积结果为m行n列的图像,池化窗口为r行c列(m>r,n>c),以下内容我们以4*4的输入图像、2*2的池化窗口为例进行说明。 (1) 均值池化层 对输入图像进行均值池化,相当于使用池化窗口覆盖在输入图像上面从左往右、从上至下地滑动,每滑动到一个位置,计算池化窗口在输入图像上所覆盖区域的像素平均值,作为池化输...
本文总结了关于卷积神经网络(CNN)的一些基础的概念,并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解,通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络(CNN),非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容! 一、什么是卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neu...
ANN通过调整内部神经元与神经元之间的权重关系,从而达到处理信息的目的。而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它由若干卷积层和池化层组成,尤其在图像处理方面CNN的表现十分出色。 1962年,Hubel和Wiesel [1]通过对猫脑视觉皮层的研究,首次提出了一种...
卷积神经网络是深度学习的基础,但是学习CNN却不是那么简单,虽然网络上关于CNN的相关代码很多,比较经典的是tiny_cnn(C++)、DeepLearnToolbox(Matlab)等等,但通过C语言来编写CNN的却比较少,本人因为想在多核DSP下运行CNN,所以便尝试通过C语言来编写,主要参考的代码是DeepLearnToolbox的内容,DeepLearnToolbox是用Matlab脚...
()是一种处理时序数据的神经网络,常用于语音识别、机器翻译等领域。( 2.0 分) A. 前馈神经网络 B. 卷积神经网络 C. 循环神经网络 D. 对抗神经网络 E.
int outSizeW=cnn->S2->inputWidth;int outSizeH=cnn->S2->inputHeight;// 第一层的传播int i,j,r,c;// 第一层输出数据nSize mapSize={cnn->C1->mapSize,cnn->C1->mapSize};nSize inSize={cnn->C1->inputWidth,cnn->C1->inputHeight};nSize outSize={cnn->S2->inputWidth,cnn->S2->input...