当我们训练我们的卷积网络时,内核将在对给定图像(或给定特征图)过滤相关信息时变得更好。这个过程是自动的,被称之为特征学习。 特征学习自动推广到每个新任务:我们只需要简单地训练我们的网络来找到与新任务相关的新过滤器。 这就是为什么卷积网络如此强大 - 因为没有特征工程的困难! 通常我们不学习卷积网络中的单个...
Understanding Convolution in Deep Learning(二) 我们现在有一个非常好的直觉,卷积是什么,以及卷积网中发生了什么,为什么卷积网络是如此强大。 但我们可以深入了解卷积运算中真正发生的事情。我们将看到计算卷积的原始解释是相当麻烦的,我们可以开发更复杂的解释,这将帮助我们更广泛地思考卷积,以便我们可以将它们应用于许...
为了保持广泛的适用性,本指南中显示的结果独立于实现细节,并适用于所有常用的机器学习框架,如Theano (Bergstraet al., 2010; Bastienet al., 2012),Torch(Collobertet al., 2011), Tensorflflow (Abadiet al., 2015) 和 Caffffe (Jiaet al., 2014). 本章简要回顾了cnn的主要组成部分,即离散卷积和池化。
Deep learning:十七(Linear Decoders,Convolution和Pooling) Exercise:Convolution and Pooling Deep learning:二十二(linear decoder练习) http://blog.sina.com.cn/s/blog_50363a790100wyeq.html
The advent of powerful and versatile deep learning frameworks in recent years has made it possible to implement convolution layers into a deep learning model an extremely simple task, often…
后来发现了一个matlab的Deep Learning的toolbox,发现其代码很简单,感觉比较适合用来学习算法 再一个就是matlab的实现可以省略掉很多数据结构的代码,使算法思路非常清晰 所以我想在解读这个toolbox的代码的同时来巩固自己学到的,同时也为下一步的实践打好基础 ...
后来发现了一个matlab的Deep Learning的toolbox,发现其代码很简单,感觉比较适合用来学习算法 再一个就是matlab的实现可以省略掉很多数据结构的代码,使算法思路非常清晰 所以我想在解读这个toolbox的代码的同时来巩固自己学到的,同时也为下一步的实践打好基础 ...
卷积可能是现在深入学习中最重要的概念。卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿。但是,卷积如此强大呢?它是如何工作的?在这篇博客文章中,我将解释卷积并将其与其他概念联系起来,以帮助您彻底理解卷积。 已经有一些关于深度学习卷积的博客文章,但我发现他们都对不必要的数学细节高度混淆,这些...
然而 Deep CNN 对于其他任务还有一些致命性的缺陷。较为著名的是 up-sampling 和 pooling layer 的设计...
Deep Learning, as an important branch of machine learning and neural network, is playing an increasingly important role in a number of fields like computer... R Ao,L Zhe,Y Wang,... - IEEE 被引量: 19发表: 2016年 Convolution Structures and Arithmetic Cohomology Convolution structures are group...