简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公...
介绍CNN的第一张 本章节介绍循环神经网络(CNN),也叫作convnets,它广泛的用于图像分类的任务中。 介绍convnets 首先看一个用convnet训练mnist的例子,可以发现一个非常简单的卷积神经网络结构也能在训练结果上吊打之前简单的danse layer netowrk。 from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers input...
写到这里,CNN的基本原理讲解完毕,希望大家对CNN有一个初步的理解。同时建议大家处理神经网络时,先用一般的神经网络去训练它,如果得到的结果非常好,就没必要去使用CNN,因为CNN结构比较复杂。 二.Keras实现CNN 接着我们讲解如何在Keras代码中编写CNN。 1.代码实现 第一步,打开Anaconda,然后选择已经搭建好的“tensorflow...
卷积神经网络CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习,所以在使用CNN时,避免了显式的特征抽取,而隐式地从训练数据中进行学习;再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同,所以网络可以并行学习,这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。卷积神经网络以...
接下来,我们将使用Keras搭建一个卷积神经网络(CNN)用于图片分类任务。我们将使用MNIST数据集作为示例数据集。MNIST是一个手写数字数据集,包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本都是一个28x28的灰度图像,表示一个手写数字。1. 数据准备首先,我们需要将数据集划分为训练集和测试集。我们将使用80%的数据作为训...
深度学习:Keras入门(二)之卷积神经网络(CNN)【转】,要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力。1.卷积与神经元1.1什么是卷积?简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学
Keras 构建CNN 一.构建CNN准备 Keras构建CNN准备不像Tensorflow那么繁琐,只需要导入对应的包就行。 from keras.models import Sequential 导入顺序模型,这是Keras最简单的模型Sequential 顺序模型,它由多个网络层线性堆叠。 from keras.layers import Dense,Activation,Convolution2D,MaxPooling2D,Flatten ...
4. CNN分类 数据仍然是用 mnist。 1. 建立网络第一层,建立一个 Convolution2D,参数有 filter 的数量。 filter 就是滤波器,用32个滤波器扫描同一张图片,每个滤波器会总结出一个 feature。每个滤波器会生成一整张图片,有32个滤波器就会生成32张代表不同特征的图片, ...
以下是何恺明论文中的关键思想,他们展示了初始化应该具备的条件,以便使用 ReLU 激活函数正确初始化 CNN。这里会需要一些数学知识,但是不必担心,你只需抓住整体思路。 我们将一个卷积层 l 的输出写成下面的形式: 接下来,如果偏置值被初始化为 0,再假设权重 w 和元素 x 相互独立并且共享相同的分布,我们就得到了: ...
CNN 数据仍然是用 mnist。 1. 建立网络第一层,建立一个 Convolution2D,参数有 filter 的数量。 filter 就是滤波器,用32个滤波器扫描同一张图片,每个滤波器会总结出一个 feature。每个滤波器会生成一整张图片,有32个滤波器就会生成32张代表不同特征的图片, ...