1.2 深度学习中的卷积操作 为了更好地理解卷积神经网络的计算过程,我们先从一个经典的数字图像处理任务入手。 “边缘提取”或“轮廓提取”是一个十分经典的数字图像处理任务,通常情况下,我们可以使用一个3×3的边缘提取算子,以滑动窗口的计算方式去提取图像中的边缘信息,下方的图2展示了一个横向提取轮廓的示例。 图...
卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面(特征映射)组成,而每个平面由多个独立神经元组成。 2.3.2卷积神经网络特点 卷积神经网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器,这种网络结构对二维形状的平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。 卷积神经网络是前馈型网络。 2.3.3 卷积神经...
卷积层是CNN中最基础的结构,由许多卷积核(filter)组成,每个卷积核是一个针对局部区域的滤波模板,模板对应区域称之为感受野。卷积核以一定步长在图像矩阵上滑动,每到一个位置,卷积核对这个位置进行卷积操作,用图像矩阵上的值乘以卷积核中对应位置的权重,求和后得到卷积后的值。下图是一个 的卷积核以1为步长在一个 ...
卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面(特征映射)组成,而每个平面由多个独立神经元组成。 2.3.2卷积神经网络特点 卷积神经网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器,这种网络结构对二维形状的平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。 卷积神经网络是前馈型网络。 2.3.3 卷积神经...
2.3.1卷积神经网络定义 卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面(特征映射)组成,而每个平面由多个独立神经元组成。 2.3.2卷积神经网络特点 卷积神经网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器,这种网络结构对二维形状的平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。
第一章 深度学习经典算法解析:1-深度学习要解决的问题 08:02 2-深度学习应用领域 14:07 3-计算机视觉任务 05:49 4-视觉任务中遇到的问题 10:02 5-得分函数 07:15 6-损失函数的作用 10:43 7-前向传播整体流程 13:46 第二章 神经网络整体架构:1-返向传播计算方法 ...
1X1卷积层! 汇聚层(pooling) 最大汇聚层和平均汇聚层 LeNet CNN结构 卷积 在数学中,两个函数(比如f,g:Rd→Rf,g:Rd→R)之间的“卷积”被定义为: 也就是说,卷积是测量f和g之间(把其中一个函数“翻转”并移位x时)的重叠。
卷积神经网络与普通神经网络的区别在于 ,卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器 。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 。 卷积神经网络所必须要理解的操作有卷积和池化 ,两个必须了解的概念有局部连接和权值共享 ,下边将一一道来 。
深度学习基础入门篇[8]::计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 1.计算机视觉与卷积神经网络 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科,具体的说,就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体,检测出物体所
本节视频是基于PyTorch2深度学习实战入门的第四个实战任务:基于卷积神经网络的垃圾分类任务数据文件可从公众号:布欧Share 发送关键词(PyTorch2实战入门数据集)获取。代码文件可从公众号:布欧Share 发送关键词(PyTorch2实战入门代码)获取。后序代码会放在我的个人公众