卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、计算机视觉和模式识别等领域。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。 卷积神经网络通过多个卷积层、池化层和全连接层组成。 卷积层主要用于提取图像的局部特征,通过卷积操作和激活函数的处理,可以学习到图像的特征表示。
深度学习基础案例1--CNN卷积神经网络实现MNIST数字识别 羊小猪 在迷茫中寻找“光芒” 1 人赞同了该文章 目录 收起 1、前期准备 1、设置GPU 2、导入数据 3、数据可视化 2、构建简单的CNN网络 1、模型的构建 2、将模型导入GPU中 3、模型训练 1、设置超参数 2、编写训练函数 3、编写测试函数 4、正式训练...
4 . 网络越到后面特征越抽象,且每个特征涉及的感受野也更大,随着层数的增加,3×3和5×5卷积的比例也要增加。 Inception的作用:代替人工确定卷积层中的过滤器类型或者确定是否需要创建卷积层和池化层,即:不需要人为的 决定使用哪个过滤器,是否需要池化层等,由网络自行决定这些参数,可以给网络添加所有可能值,将输出...
1.1 边界扩充 首先实现两个辅助函数:一个用于零填充,另一个用于计算卷积。 边界填充将会在图像边界周围添加值为0的像素点,如下图 使用0填充边界有以下好处: (1)卷积了上一层之后的CONV层,没有缩小高度和宽度。 这对于建立更深的网络非常重要,否则在更深层时,高度/宽度会缩小。 一个重要的例子是“same”卷积,...
在上一讲中,我们学习了如何利用numpy手动搭建卷积神经网络。但在实际的图像识别中,使用numpy去手写 CNN 未免有些吃力不讨好。在 DNN 的学习中,我们也是在手动搭建之后利用Tensorflow去重新实现一遍,一来为了能够对神经网络的传播机制能够理解更加透彻,二来也是为了更加高效使用开源框架快速搭建起深度学习项目。本节就继续...
前几篇文章介绍的LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是:先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征,再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。其中,AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何对这两个模块加宽(增加通道数)和加深。本文我们介绍网络中的网络(NiN)。它提出了另外一个思路,即串联多个由卷积层和“全连...
卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层、损失函数组成,表面看比较复杂,其实质就是特征提取以及决策推断。 要使特征提取尽量准确,就需要将这些网络层结构进行组合,比如经典的卷积神经网络模型AlexNet:5个卷积层+3个池化层+3个连接层结构。
卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层、损失函数组成,表面看比较复杂,其实质就是特征提取以及决策推断。 要使特征提取尽量准确,就需要将这些网络层结构进行组合,比如经典的卷积神经网络模型AlexNet:5个卷积层+3个池化层+3个连接层结构。
上一篇机器学习中的函数(4) - 全连接限制发展,卷积网络闪亮登场 ,我们理解到可以通过卷积进行特征提取,卷积之后我们通过池化层(又称亚采样层),我们可以降低数据规模,进一步完善特征提取和数据整理的工作,找到了这种“高效的执行特征抽取”的网络,卷积神经网络(CNN)终于登场了,卷积神经网络是实现深度学习的重要方法之一...
摘要: 针对目前深度学习中的卷积神经网络(CNN)在CPU平台下训练速度慢、耗时长的问题,采用现场可编程门阵列(FPGA)硬件平台设计并实现了一种深度卷积神经网络系统。该系统采用修正线性单元(ReLU)作为特征输出的激活函数并使用Softmax函数作为输出分类器。利用流水线技术并针对每一层的特征运算进行了并行处理,从而能够在1个...