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,卷积神经网络得到了快速发展。 那究竟什么是卷积神经网络呢?
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 我们输入一个图片【二维】...
feature_map1(1,1)表示在通过第一个卷积核计算完后得到的feature_map的第一行第一列的值,随着卷积核的窗口不断的滑动,我们可以计算出一个3*3的feature_map1;同理可以计算通过第二个卷积核进行卷积运算后的feature_map2,那么这一层卷积操作就完成了。feature_map尺寸计算公式:[ (原图片尺寸 -卷积核尺寸)/ ...
一.卷积神经网络原理 1.什么是CNN 一般的神经网络在理解图片信息的时候还是有不足之处,这时卷积神经网络就成为了计算机处理图片的助推器。卷积神经网络的英文是Convolutional Neural Network,简称CNN。它通常应用于图像识别和语音识等领域,并能给出更优秀的结果,也可以应用于视频分析、机器翻译、自然语言处理、药物发现等...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是深度学习领域的一种重要模型,尤其在图像识别和处理方面表现出色。CNN通过模拟人脑中视觉皮层的神经元感受野,对输入的图像进行多层次特征提取和分类。本文将详细介绍CNN的基本概念、工作原理、结构特点以及应用场景。一、基本概念卷积神经网络是一种深度学习的模型,它通过...
卷积神经网络(CNN,有时被称为 ConvNet)是很吸引人的。在短时间内,它们变成了一种颠覆性的技术,打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法,远远超出了其最初在图像处理的应用范围。 CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通...
卷积层(Convolutional Layer) 上文提到我们用传统的三层神经网络需要大量的参数,原因在于每个神经元都和相邻层的神经元相连接,但是思考一下,这种连接方式是必须的吗?全连接层的方式对于图像数据来说似乎显得不这么友好,因为图像本身具有“二维空间特征”,通俗点说就是局部特性。譬如我们看一张猫的图片,可能看到猫的眼镜...
一、CNN卷积神经网络原理简介 要讲明白卷积神经网络,估计得长篇大论,网上有很多博文已经写得很好了,所以本文就不重复了,如果你了解CNN,那可以往下看,本文主要是详细地解读CNN的实现代码。如果你没学习过CNN,在此推荐周晓艺师兄的博文:Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七),以及UFLDL上的卷积特征提取、池化...
参考:【DL笔记6】从此明白了卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络结构 卷积层、池化层、激活函数层:将原始数据映射到隐层特征空间,相当于做特征工程。 全连接层:将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间,相当于做特征加权。 卷积 含义 用一个卷积核(下图中间矩阵)与原图进行乘积和求和运算,得到原图的特定的局部图...
卷积神经网络(CNN)主要是用于图像识别领域,它指的是一类网络,而不是某一种,其包含很多不同种结构的网络。不同的网络结构通常表现会不一样。从CNN的一些典型结构中,可以看到这些网络创造者非常有创造力,很多结构都非常巧妙,有机会再介绍现今主流的一些典型结构。 现在我们先来简单介绍一下卷积神经网络的原理。