卷积 核卷积不仅用于神经网络,而且是许多其他计算机视觉算法的关键一环。在这个过程中,我们采用一个形状较小的矩阵(称为核或滤波器),我们输入图像,并根据滤波器的值变换图像。后续的特征map值根据下式来计算,其中输入图像用f表示,我们的kernel用h表示,结果矩阵的行和列的...
在文章的开头,我提到密集连接的神经网络不擅长处理图像,这是因为需要学习大量的参数。既然我们已经理解了卷积是什么,让我们现在考虑一下它是如何优化计算的。在下面的图中,以稍微不同的方式显示了二维卷积,以数字1-9标记的神经元组成了输入层,并接受图像像素亮度值,而A ...
我们的方法和我们在密集连接的神经网络中使用的方法几乎是一样的,唯一的不同是这次我们将使用卷积而不是简单的矩阵乘法。正向传播包括两个步骤。第一步是计算中间值Z,这是利用输入数据和上一层权重W张量(包括所有滤波器)获得的卷积的结果,然后加上偏置b。第二步是将非线性激活函数的应用到获得的中间值上(我们的...
在文章的开头,我提到密集连接的神经网络不擅长处理图像,这是因为需要学习大量的参数。既然我们已经理解了卷积是什么,让我们现在考虑一下它是如何优化计算的。在下面的图中,以稍微不同的方式显示了二维卷积,以数字1-9标记的神经元组成了输入层,并接受图像像素亮度值,而A - D单元表示计算出的特征map元素。最后,I-I...
我们的方法和我们在密集连接的神经网络中使用的方法几乎是一样的,唯一的不同是这次我们将使用卷积而不是简单的矩阵乘法。正向传播包括两个步骤。第一步是计算中间值Z,这是利用输入数据和上一层权重W张量(包括所有滤波器)获得的卷积的结果,然后加上偏置b。第二步是将非线性激活函数的应用到获得的中间值上(我们的...
深度学习——卷积神经网络原理解析(Convolution layer) 简介 卷积主要应用于计算机视觉领域,经常用于特征的提取、目标检测、人脸检测与识别等任务。卷积是同于一系列加乘法运算完成,核心是卷积核(filter),还有一些参数:strid(s)、pad、weights。下面介绍卷积层的前向传播和反先传播过程。 前向传播(fowardpropagation) 前...
我们的方法和我们在密集连接的神经网络中使用的方法几乎是一样的,唯一的不同是这次我们将使用卷积而不是简单的矩阵乘法。正向传播包括两个步骤。第一步是计算中间值Z,这是利用输入数据和上一层权重W张量(包括所有滤波器)获得的卷积的结果,然后加上偏置b。第二步是将非线性激活函数的应用到获得的中间值上(我们的...
图解:卷积神经网络数学原理解析 源自:数学中国 过去我们已经知道被称为紧密连接的神经网络。这些网络的神经元被分成若干组,形成连续的层。每一个这样的神经元都与相邻层的每一个神经元相连。下图显示了这种体系结构的一个示例。 图1. 密集连接的神经网络结构 当我们根据
图解:卷积神经网络数学原理解析 源自:数学中国 过去我们已经知道被称为紧密连接的神经网络。这些网络的神经元被分成若干组,形成连续的层。每一个这样的神经元都与相邻层的每一个神经元相连。下图显示了这种体系结构的一个示例。 图1. 密集连接的神经网络结构 当我们根据
卷积神经网络可能是这一巨大成功背后最关键的构建模块。这一次,我们将加深理解神经网络如何工作于CNNs。出于建议,这篇文章将包括相当复杂的数学方程,如果你不习惯线性代数和微分,请不要气馁。我的目标不是让你们记住这些公式,而是让你们对下面发生的事情有一个直观的认识。