for(int k=0;k<=IMG_SIZE - W_SIZE;k++) //特征平面的行 列平移 行卷积 { for(int r=0;r<=IMG_SIZE - W_SIZE;r++) //特征平面的列 行平移 列卷积 { tmp = 0.0; //单次卷积 点对点相乘 然后相加 for(int i=0;i<W_SIZE;i++) //卷积的行 { for(int j=0;j<W_SIZE;j++) //卷...
积分求导主要是针对神经网络的反向传播,因为在神经网络推导时会用各种激活函数、softmax、卷积、pooling max、norm、flatten等数据操作,反向传播的过程的梯度下降算法需要对这些操作进行反向求导,所以需要清楚各个函数求导过程和代价函数概念,求导更详细的可以看B站上的《跟着李沐学AI》。 网络模型涉及到神经元和感知机的...
卷积模式:Valid卷积模式。 激活函数:Relu函数。 输出尺寸:每个卷积神经元输出(28-5+1)*(28-5+1)=24*24的卷积结果,总共6个卷积神经元,因为总共输出6张24*24的卷积结果图像。 假设输入图像为I,卷积核为k,偏置为b,激活函数为f(x),那么C1层的每个卷积神经元的输出Y按照下式计算,其中"*"号为图像的卷积操作...
卷积神经网络(三)ReLU 层:https://zhuanlan.zhihu.com/p/468161821 卷积神经网络(四)池化层:https://zhuanlan.zhihu.com/p/468163843 卷积神经网络(五)卷积层:https://zhuanlan.zhihu.com/p/468164733 卷积神经网络(六)Linear 线性层:https://zhuanlan.zhihu.com/p/468165951 卷积神经网络(七)搭建 CNN 网络结构...
卷积神经网络是深度学习的基础,但是学习CNN却不是那么简单,虽然网络上关于CNN的相关代码很多,比较经典的是tiny_cnn(C++)、DeepLearnToolbox(Matlab)等等,但通过C语言来编写CNN的却比较少,本人因为想在多核DSP下运行CNN,所以便尝试通过C语言来编写,主要参考的代码是DeepLearnToolbox的内容,DeepLearnToolbox是用Matlab脚...
接下来我们分层分析整个网络的反向传播过程。在本文的卷积神经网络中主要有以下四种情况: 一、输出层(单层神经网络层) (1)误差能量定义为实际输出与理想输出的误差 这里的 是理想预期输出, 指实际输出, 指输出位,本文的网络输出为10位,所以 。 (2)误差能量关于参数(权重)的导数。
接下来我们分层分析整个网络的反向传播过程。在本文的卷积神经网络中主要有以下四种情况: 一、输出层(单层神经网络层) (1)误差能量定义为实际输出与理想输出的误差 这里的d是理想预期输出,y指实际输出,i指输出位,本文的网络输出为10位,所以N=10. (2)误差能量关于参数(权重)的导数。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张图片里具...
使用c+opencv调用tensorflow训练好的卷积神经网络。在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中,DNN模块最早来自Tiny-dnn,可以加载预先训练好的Caffe模型数据,后来OpenCV近一步扩展支持主流的深度学习框架模型数据的加载,常见的有如下:Caffe
卷积神经网络基础(卷积,池化,激活,全连接)): N=(W−F+2P)/S+1 其中: W是输入的图像的宽度 F是卷积核大小,一般是 F × F P是填充值 S是步长 最终是小数形式, 向下取整,即将小数部分舍掉。 这里计算下C1部分 其他类似: \begin{aligned} N & = (W−F+2P)/S+1 \ \\& = (224-11+2*...