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。本文旨在介绍CNN的基本概念和结构,以及CNN网络架构设计的基本思路。 一、卷积神经网络介绍 1. 什么是卷积神经网络?
DeepFace由Taigman等人提出,发表在2014年的CVPR上,具体信息参见文章《DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification》,目前引用量548: 至于DeepID,这是由中国香港中文大学汤晓鸥教授的研究团队提出,于2014年连发三箭,箭箭都正中靶心,分别是《Deep Learning Face Representation from Predicti...
超参上，learning rate最重要，推荐了解cosine learning rate，其次是 batchsize 和weight decay。当你的...
A feature detector (such as a vertical edge detector) that’s useful in one part of the image is probably useful in another part of the image. 局部连接(Sparsity of connections) In each layer, each output value depends only on a small number of inputs. 通过卷积可以捕获图像的局部信息,多层...
第三点,Deep Learning算法能够有效的关键其实是大规模的数据,这一点原因在于每个DL都有众多的参数,少量数据无法将参数训练充分。 接下来直接奔入主题开始CNN之旅。 1.卷积神经网络简介(Convolutional Neural Networks,简称CNN) 卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代,Hubel和Wiesel...
CNN最经典的案例应该是LeNet-5这个数字识别的任务了吧。这里可以看下Yann Lecun大牛网页 http://yann.lecun.com/exdb/lenet/index.html, 以及tutorial: http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html。 另外,一篇比较详细的讲CNN的中文博客(懒得看英语的话,就直接看这篇博客了):http://blog.csdn.net/zouxy...
本文的代码来自githup的Deep Learning的toolbox,(在这里,先感谢该toolbox的作者)里面包含了很多Deep Learning方法的代码。是用Matlab编写的(另外,有人翻译成了C++和Python的版本了)。本文中我们主要解读下CNN的代码。详细的注释见代码。在读代码之前,最好先阅读下我的上一个博文:Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积...
【作者:吴斌】 【原文创作于2014年10月29日,作为基础介绍,仍有较高参考价值,但不排除部分信息需要更新。文中有很多引用,不一一列举出处了。】 Deep Learning概述:Deep Learning是指基于多层神经网络(大于3层)的机器学习模型。 深度神经网络的输入层一般是向量化的原始特征数据(这里向量化指特征数据是的度量方式统一的...
DoubleClass/DeepLearningPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork0 Star5 master BranchesTags Code 深度神经网络 1712872 曹续生 实验目的 了解神经网络结构(NN,CNN,RNN) 使用框架运行神经网络,查看并对比神经网络学习的效果 ...
Step 3: Convolutional Neural Network (Deep Learning) In this example we are going to use Convolutional Neural Network to do the handwritten classification. So, the question is why are we considering CNN, and not a traditional fully connected network? The answer is si...