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...
经过6组filter(每组filter包含3个卷积核,维度是5*5*3),将图片的维度转换为28*28*6,即每张图片的维度是28*28,一共6个通道(这里的通道个数没有实际可解释的意义,完全根据filter的个数决定)。接着,再用10个filter继续卷积(一组filter包含6个卷积核,维度是5*5*6),将特征的维度转换为24*24*10。以此类推。
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...
深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域的应用取得了巨大成功。至今已有数种深度学习方法,如卷积神经网络(CNN)、自编码神经网络(包括Auto encoder和Sparse Coding)和深度置信网络(DBN),并在各个领域中取得了极好的效果。 图1 2011-...
深度学习:Keras入门(二)之卷积神经网络(CNN)【转】,要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力。1.卷积与神经元1.1什么是卷积?简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学
逼自己一周搞定回归算法、神经网络、决策树、聚类算法、贝叶斯、SVM等12大机器学习算法!学完轻松搞定毕设! Transformer李宏毅 922 22 小白必看!草履虫都能看懂的卷积神经网络CNN讲解,3小时一口气搞懂! 深度学习与计算机视觉 1839 40 这也太完整了!我竟然花半天就学会了CNN、RNN、GAN、LSTM、GNN、OCR、BERT等十大...
入门到精通一口气讲透CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络算法!简直不要太爽! 2280 -- 3:25:43 App 【回归分析,一套搞定】2023全网最通俗易懂的回归分析教程,我终于学明白了!(机器学习/深度学习/人工智能) 1159 21 2:03:43 App 【基于Pytorch】循环神经网络RNN与LSTM原理讲解与...
图1我们可以发现卷积神经网络的层结构和全连接神经网络的层结构有很大不同。全连接神经网络每层的神经元是按照一维排列的,也就是排成一条线的样子;而卷积神经网络每层的神经元是按照三维排列的,也就是排成一个长方体的样子,有宽度、高度和深度。 图1展示的神经网络,我们看到输入层的宽度和高度对应于输入图像的...
title: 深度学习入门 基于Python的理论实现 subtitle: 第七章 卷积神经网络 tags: [Machine learning, Reading] 第七章 卷积神经网络 终于来到了激动人心的卷积神经网络。卷积神经网络的重要性不用多说,所以这一章着重来介绍。 7.1 整体结构 首先看一下CNN的网络结构。神经网络和之前的神经网络一样,可以像乐高积木...