卷积神经网络直接用原始图像的全部像素作为输入,但是内部为非全连接结构.因为图像数据在空间上是有组织结构的,每一个像素在空间上和周围的像素是有关系的,和相距很远的像素基本上是没什么联系的,每个神经元只需要接受局部的像素作为输入,再将局部信息汇总就能得到全局信息. 权值共享和池化两个操作使网络模型的参数大幅...
全局特征标准化的目的是使用全局转换缩放每维数据,使得最终的特征向量处于相似的动态范围内。在语音识别中,对于实数特征,如MFCC和FBANK,通常使用一个全局转换将每维特征归一化为均值为0,方差为1。两种数据预处理方法中的全局转换都只采用训练数据估计,然后直接应用到训练数据集和测试数据集。 然后训练集和测试集中的所...
冷暖色对比 由于色彩的冷暖差别而形成的色彩对比,称为冷暖对比。红、橙、黄使人感觉温暖;蓝、蓝绿、蓝紫使人感觉寒冷;绿与紫介于期间,另外,色彩的冷暖对比还受明度与纯度的影响,白光反射高而感觉冷,黑色吸收率高而感觉暖。 在色相环上,红橙黄为暖色,其中橙 色称为“暖极”,绿青蓝为冷色,其中天蓝 色被称为...
不可以。卷积层可以提取不同的特征。对CNN的训练，重点就是训练出来各种各样的卷积核来提取特征。提取特征，关键是要找到特征变化的分界点特征的边缘。
在机器学习中,特征学习或表征学习[1]是学习一个特征的技术的集合:将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式。它避免了手动提取特征的麻烦,允许计算机学习使用特征的同时,也学习如何提取特征:学习如何学习。 机器学习任务,例如分类问题,通常都要求输入在数学上或者在计算上都非常便于处理,在这样的前提下,特...
关于小波包系数矩阵作为CNN的输入 | 从小波包系数矩阵的矩形局部区域提取时频域特征时,卷积核的形状会影响到提取信息的内容,细而长的卷积核倾向于提取与频率相关的特征,而粗而短的卷积核倾向于提取与时间相关的特征。此外,卷积核的形状也会影响提取信息的质量,很直观的想法是,只有捕捉到更多相关性高的系数,卷积核获...
神经网络中的全连接层 | 全连接的核心操作是矩阵乘法,本质上是把一个特征空间线性变换到另一个特征空间。实践中通常是把特征工程(或神经网络)提取到的特征空间映射到样本标记空间,参数w相当于做了特征加权。 由于这个特性,在 CNN 中,FC 常用作分类器,即在卷积、池化层后加 FC 把特征变换到样本空间。而卷积可以...
由于色彩的冷暖差别而形成的色彩对比,称为冷暖对比。红、橙、黄使人感觉温暖;蓝、蓝绿、蓝紫使人感觉寒冷;绿与紫介于期间,另外,色彩的冷暖对比还受明度与纯度的影响,白光反射高而感觉冷,黑色吸收率高而感觉暖。 在色相环上,红橙黄为暖色,其中橙 色称为“暖极”,绿青蓝为冷色,其中天蓝 色被称为“冷极”。在...
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