CNN 神经网络算法 cnn神经网络参数 一、引言 设计深度学习模型的时候,不管是自己从头搭建还是修改别人的,都离不开相关参数的计算,主要是输入图形先后经过卷积、池化层后输出尺寸的变化,尤其是涉及多个卷积或池化层时,如果对这两种操作的原理不清楚,就会对网络的各个参数产生困惑,不知道如何去修改以便适配自己的业务场景。
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...
卷积神经元个数:12个卷积神经元,每个卷积神经元都输入6张12*12的池化结果图。 卷积核尺寸:每个卷积神经元对应6个5*5卷积核。 偏置:每个卷积神经元对应一个偏置值。· 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(12-5+1)*(12-5+1)=8*8的卷积结果,总共12个卷积神经元,因...
这就是卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的思想了。可调整的滤波器是 CNN 的“卷积”那部分;如何调整滤波器则是 CNN 的“神经网络”那部分。二、神经网络人工神经网络(Neural Network, NN)作为一个计算模型,其历史甚至要早于计算机。 W.S. McCulloch 和 W. Pitts 在四十年代就提出了人工神经元...
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...
1.算法描述 步态能量图(Gait Engery Image, GEI)是步态检测中最非常常用的特征,提取方法简单,也能很好的表现步态的速度,形态等特征。其定义如下: 步态周期的判断使用步态剪影的宽、高之比即可,这个值比较容易而且随步态状态呈现周期性变化。 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人...
1.算法描述 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 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),...
Theano:Theano是一个Python库,用于实现高效的数值计算,特别是深度学习算法。它支持多种神经网络架构和算法,如卷积神经网络、循环神经网络等。二、C语言神经网络算法C语言神经网络算法是指使用C语言实现的各种神经网络算法,如前向传播算法、反向传播算法、梯度下降算法等。下面是一些常见的C语言神经网络算法: 前向传播算法...
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。
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...