ConvolutionalNeuralNetworks 卷积神经网络 杨皓轩 12307130286 主要内容 1.卷积神经网络—诞生背景与历程 2.卷积神经网络应用—LeNet-5手写数字识别 3.深度学习—Hinton做了些什么 4.深度学习在数字图像识别上的运用 —Hinton如何在2012年ImageNet引起轰动 卷积神经网络提出的背景 •浅层神经网络 •大约二三十年前,神...
ppt-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
具体如下: 3) Convolutional Architecture: 如上图所示,有w个感受野需要卷积,经过前面步骤(labeling),每个感受野的node和edge的特征已经使用向量表示,上面二维的即顶点特征表示(四个nodes,每个node特征a_v维),下面三维的即边特征表示(边a_v维),其中a_e和a_v可以分别看成是CNN中channel的个数。 CNN结构:2 conv...
单射(injective)--指将不同的变量映射到不同的值的函数;在本文中含义即将不同节点映射到不同label上 4.Convolutional Architecture--特征提取(构建出所有的卷积片之后,利用卷积结构分别对每个分片进行操作) CNN的输入:经过上述步骤后,可以得到两个tensor(w,k,a_v)和(w,k,k,a_e),分别对应于顶点特征和边特征;...
Architecture end-to-end 输入:两幅图片 输出:仿射变换的6个参数 这里的思路如下:先用双路CNN提取两幅图片的特征,然后用correlation-layer进行融合,这个过程可以视为模糊匹配,然后进入回归层得到具体预测出的仿射变换的6个参数。 特征提取: 使用双路CNN,输入两幅图像,权值共享。
3. Architecture for geometric matching 网络结构: 网络结构.PNG 输入图像 和 通过一个由卷积层组成的孪生结构,提取出类同于传统方法中稠密局部描述子的特征图 和 匹配两张图片的特征图,得到一张暂定的一致性图 回归网络,直接输出具有鲁棒性的几何模型的参数 ...
如果去掉上图中的蓝色线的话,那么它并不是一个残差网络,而是一个普通网络(Plain network),这个术语来自 ResNet 论文。把它变成 ResNet 的方法是加上所有跳跃连接(蓝色线),正如前一张幻灯片中看到的,每两层增加一个捷径,构成一个残差块。如图所示,5 个残差块连接在一起构成一个残差网络。
Deep Convolutional Neural Network (DCNN) is a kind of multi layer neural network models. In these years, the DCNN is attracting the attention since it shows the state-of-the-arts performance in the image and speech recognition tasks. However, the design for the architecture of the DCNN has ...
3. Which layers do we apply to significantly reduce spatial dimension in multi-layered CNN? Convolution Flatten MaxPooling 4. Which layer is used between convolutional base of the network and final linear classifier? Convolution Flatten MaxPooling Sigmoid Check your answers Next...
optimal neural architecture Data science maturity DSML3: Development/pre-production: data science output has been rolled out/validated across multiple domains/problems Introduction Convolutional neural networks (CNNs),1, 2, 3 one class of deep learning (DL) models, have become powerful tools for sol...