本文总结了关于卷积神经网络(CNN)的一些基础的概念,并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解,通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络(CNN),非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容! 一、什么是卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)这个概念的提出可以追溯到二十世纪...
首先要明确,卷积神经网络【CNN】(以下用CNN代称)设计的初衷是为了让计算机处理和识别图像,目前应用于几乎所有的涉及机器视觉的领域,它基于提取特征,特征匹配的原理,来识别图像或者其他任何能够转化成计算机可认读数据的事务。 首先,CNN的基本运行过程如下图所示,这里我们以【识别X和O】为例 我们输入一个图片【二维】...
在CNN中,每个神经元只负责处理输入图像的一个局部区域,并通过卷积运算提取局部特征。这种局部特征提取的方式可以有效地减少参数数量,提高模型的泛化能力。二、工作原理卷积神经网络的工作原理可以分为以下几个步骤: 输入层:将原始图像作为输入,通过卷积运算,提取出图像中的局部特征。 卷积层:通过卷积核与输入图像进行卷积...
到目前为止,描述了 ConvNet 的基本概念。CNN 在时间维度上对音频和文本数据进行一维卷积和池化操作,沿(高度×宽度)维度对图像进行二维处理,沿(高度×宽度×时间)维度对视频进行三维处理。对于图像,在输入上滑动滤波器会生成一个特征图,为每个空间位置提供滤波器的响应。 换句话说,一个 ConvNet 由多个滤波器堆叠在...
上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下...
CNN卷积神经网络原理详解(上) 前言 卷积神经网络的生物背景 我们要让计算机做什么? 卷积网络第一层 全连接层 训练 前言 卷积网络(convolutional network),也叫作卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络在诸多应用领域都表现优异。‘卷积神经网络’...
在CNN中,每一层网络叫做 fully connection layer(全连接层)。白色字体 CONV 叫做卷积层(最重要一层,特征抽取就在这一层进行),黄色字体 RELU 是激活层,有激活函数,可以取不同方式去完成激活层运算。红色字体 POOL 叫做池化层。 数据输入层 一般一张图片进行输入,我们会进行一些操作,对于图像数据,不会把一张图片...
一、CNN原理 卷积神经网络(CNN)主要是用于图像识别领域,它指的是一类网络,而不是某一种,其包含很多不同种结构的网络。不同的网络结构通常表现会不一样。从CNN的一些典型结构中,可以看到这些网络创造者非常有创造力,很多结构都非常巧妙,有机会再介绍现今主流的一些典型结构。 现在我们先来简单介绍一下卷积神经网络的...
我们的CNN(convolutional neural network),主要就是通过一个个的filter,不断地提取特征,从局部的特征到总体的特征,从而进行图像识别等等功能。 这些filter,根本就不用我们去设计,每个filter中的各个数字,不就是参数吗,我们可以通过大量的数据,来让机器自己去“学习”这些参数嘛。这,就是CNN的原理。