从上面CNN的模型描述可以看出,CNN相对于DNN,比较特殊的是卷积层和池化层,如果我们熟悉DNN,只要把卷积层和池化层的原理搞清楚了,那么搞清楚CNN就容易很多了。 初识卷积 首先,我们去学习卷积层的模型原理,在学习卷积层的模型原理前,我们需要了解什么是卷积,以及CNN中的卷积是什么样子的。 大家学习数学时都有学过卷积...
第一个卷积层是使用卷积核滤波器对输入图像进行卷积操作,得到特征映射.特征映射可以看作是通过卷积变换提取到的图像特征.特征映射的个数由卷积层包含的卷积核滤波器个数决定,卷积核滤波器个数是一个超参数.一个卷积核滤波器就是一套参数,每个卷积核滤波器都可以对原始输入图像进行卷积得到一个特征映射.图3.2.8中第...
Going Deeper with Convolutions》https://arxiv.org/abs/1409.4842 之前在构建神经网络的时候只考虑了模型的深度,GooLeNet将网络的宽度考虑进来,并定义为Inception结构,是一个稀疏网络结构,称为网中网(network in network),就是本来的网络节点设计成一个小网络。 Inception module 的提出主要考虑多个不同 size 的卷...
一、卷积神经网络的基本概念 卷积神经网络是一种专门用于图像和语音处理的深度学习模型。它通过卷积操作对输入数据进行特征提取和学习，从而实现对输入数据的分类、回归等任务。卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层和池化层负责特征提取和降维，全连接层负责分类或回归。二、卷积神经网络的构建方法...
卷积神经网络由 Yann LeCun 等人提出,是一种包含可学习卷积核的神经网络模 型,起源于二十世纪八九十年代,目前已广泛运用于图像分类、目标检测、语音识别等 众多领域,成为许多网络模型构建的基础,是深度学习中具有代表性的网络之一。 一个完整的卷积神经网络通常由输入层,卷积层,激活层,池化层和全连接层组成,几部分...
一、卷积神经网络(CNN)简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型。通过引入卷积层、池化层等特殊结构,CNN能够自动学习图像中的特征,并在图像分类、目标检测、图像分割等任务中表现出色。 CNN主要组成部分: ...
1、深度神经网络(DNN) 背景:深度神经网络(DNN)也叫多层感知机,是最普遍的深度学习算法,发明之初由于算力瓶颈而饱受质疑,直到近些年算力、数据的爆发才迎来突破。 模型原理:深度神经网络(DNN)是一种构建于多层隐藏层之上的神经网络。每一层都扮演着信息的传递者和加工者的角色,通过非线性激活函数将输入数据转换为更具...
一、定义 Convolutional Neural Networks /ˌkɒnvəˈluːʃən(ə)l/ /ˈnjʊərəl/ 是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型 。二、CNN模型结构 接下来我们通过一个情境来理解CNN的全流程: 假设