采取逐一突破解决的策略,只要解决了每个基本模块的误差反向传播问题,也就完整地解决了CNN的误差反向传播问题,如下图所示: (1)全连接层:这一层就是普通的全连接神经网络,因此直接用反向传播算法即可(如不熟悉,参考前期文章:“理解神经网络模型,看这38页PPT就够了”,https://zhuanlan.zhihu.com/p/680222880) (2)...
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, FNN),是深度学习的代表算法之一 。 对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代,时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络;在二十一世纪后,随着深度学习理论的提出和数值计算设备的...
带区域的卷积网络 (R-CNN) 主要是尝试选出一些候选区域 ( Region proposals),在这些区域上运行卷积网络分类器,这样就可以只在少数窗口上运行了。例如下面的图像使用图像分割算法得到色块,在色块上运行卷积网络。 R-CNN运行很慢,也有很多改进算法,例如Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 8. 人脸识别 (Face recognition...
卷积神经网络(CNN)详解 目录 卷积的数学定义标准卷积 多输入、多输出 步长(Stride) 填充(Padding)1*1卷积扩张(dilation)卷积分组(Groups)卷积转置卷积池化层One-hot编码参考文献 神经网络不是具体的算法,而是一种模型构造的思路或者方式,全连接神经网络每一个神经元节点的输入都来自于上一层的每个...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种广泛应用于目标跟踪、图像识别和语音识别等领域的深度学习模型,其独特的卷积结构可以有效地提取图像和音频等信息的特征,以用于分类、识别等任务。本文将从卷积神经网络的基本结构、前向传播算法、反向传播算法等方面探讨其算法流程与模型工作流程,并介绍其在图像分类、...
七:卷积神经网络算法过程 一:卷积神经网络 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,是深度学习(deep learning)的代表算法之一;卷积神经网络具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类;卷积神经网络发展迅速,并被应用于计算机视觉、自然语言处理等...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习算法,广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理等领域。本文将详细介绍卷积神经网络的一般步骤,包括数据预处理、构建网络结构、前向传播、反向传播、参数更新、模型评估和应用等环节。 数据预处理 ...
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。 本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。作者:黄海广[2]备注:笔记和作业(含数据、原始作业文件)、视频都在github[3]中下载。