卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习中的重要模型之一,广泛应用于计算机视觉领域,如图像分类、目标检测和图像分割等。本文将详细介绍卷积神经网络的基本结构、卷积层和池化层的作用,以及经典的卷积神经网络模型(LeNet、AlexNet、VGG、ResNet)。 一、卷积神经网络的基本结构 卷积神经网络的基本结构由...
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...
深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像,文本等各种问题的算法集合。深度学习从大类上可以归入神经网络,不过在具体实现上有许多变化。深度学习的核心是特征学习,旨在通过分层网络获取分层次的特征信息,从而解决以往需要人工设计特征的重要难题。深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Ne...
深度学习:卷积神经网络 1、二维卷积层 卷积神经网络(convolutional neural network)是含有卷积层(convolutional layer)的神经网络。 1.1二维互相关运算 虽在二维卷积层中,一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组通过互相关运算输出一个二维数组。 图中: 输入是一个高和宽均为3的二维数组。我们将该数组的形状记为...
本文将介绍深度学习技术、神经网络与卷积神经网络以及它们在相关领域中的应用。 1、什么是深度学习? 深度学习(DL,Deep Learning)是机器学习(ML,Machine Learning)领域中一个新的研究方向。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对...
3.2 卷积神经网络 3.2.1 用卷积来代替全连接 3.2.2 卷积层 3.2.3 池化层 3.2.4 卷积网络的整体结构 3.3 参数学习 3.0 前言 卷积神经网络 ( Convolutional Neural Network, CNN ) 是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。 卷积神经网络最早主要是用来处理图像信息。在用全连接前馈网络来处理图像...
（一）深度和复杂度的增加 为了提高模型的性能，研究人员不断增加卷积神经网络的深度和复杂度。更深的网络可以学习到更高级、更抽象的特征，但也带来了梯度消失、过拟合等问题。因此，如何有效地训练更深的网络成为了研究的热点之一，例如采用残差连接、批归一化等技术。（二）模型的轻量化和高效化 随着移动设备和...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是深度学习技术中最基础的网络结构,模拟人脑工作,具备强大的特征学习能力。CNN结构主要由两部分组成:特征提取部分和分类部分。特征提取部分网络将执行一系列卷积和池化操作。分类部分使用全连接层作为一个分类器,使用特征提取部分提取的特征为图像上的对象分配概率,即算法预测...
深度学习之卷积神经网络 二维卷积层 卷积神经网络convolutional neural network是含有卷积层convolutional layer的神经网络,二维卷积层具有高和宽两个空间维度,常用于处理图像数据; 二维互相关运算 在二维卷积层中,一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组; 二维互相关运算中,卷积窗口从输入数组的...