在探索深度学习领域的过程中，局部感受野与卷积神经网络成为了核心概念。局部感受野是指在卷积操作中，感受野只关注局部输入，以此减少计算量和参数数量，提高模型的效率。卷积神经网络（CNN）正是基于这一原理，用于图像处理等任务。CNN 的每一层由一系列卷积核组成，这些卷积核在输入数据上滑动，进行局部感受...
local receptive field Shared weights spatial or temporal subsampling local receptive field 局部感受野,也叫感受视野域。 这个local receptive field 就像一个小窗户一样叫感受视野,如下图。 透过这个窗户能看到的视野就是 左边的 5 * 5 的矩形,其对应这右边这个矩...
一般地,C层为特征提取层,每个神经元的输入与前一层的局部感受野相连,并提取该局部的特征,一旦该局部特征被提取后,它与其他特征间的位置关系也随之确定下来;S层是特征映射层,网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射为一个平面,平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积...
基于局部感受野的极速学习机( Local Receptive Fields Based Extreme Learning Machine。ELM-LRF )和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks。CNNs)在局部连接上类似,但有两点不同: 局部感受野: ELM-LRF能够灵活的使用由连续概率分布随机生成的不同形式的局部感受野; 而CNN使用固定的卷积隐层节点作为局部感受野。 训...
局部感受野: ELM-LRF能够灵活的使用由连续概率分布随机生成的不同形式的局部感受野; 而CNN使用固定的卷积隐层节点作为局部感受野。 训练: CNN使用BP算法; 而ELM-LRF的输入权重和偏置能够随机生成。从而输出权重能够解析地计算。 回想ELM,CNN和HTM 极速学习机(ELM) ...
为low-level 视觉任务设计multi-axis gated MLP模块,它始终享有全局感受野,相对于图像大小具有线性复杂度。 cross gating block负责交叉融合两个独立的特征,即全局和完全卷积。 广泛的实验表明,MAXIM在包括去噪,去模糊,去雨,去雾和增强在内的10多个数据集上实现了SOTA结果。
笔者最近迷上了看纸质书和手推公式代码,以后学习内容增加后会整理成电子版。 此处为【《深度学习与TensorFlow实战》第六章卷积神经网络】的内容。此书来源于中山大学图书馆,既然看到就不要走马观花。虽然错误率有点高,但是不太影响阅读。 总结分享【深度学习相关知识——局部感受野与卷积神经网络】...
局部感受野: ELM-LRF能够灵活的使用由连续概率分布随机生成的不同形式的局部感受野; 而CNN使用固定的卷积隐层节点作为局部感受野。 训练: CNN使用BP算法; 而ELM-LRF的输入权重和偏置能够随机生成。从而输出权重能够解析地计算。 回想ELM,CNN和HTM 极速学习机(ELM) ...
上QQ阅读看本书,第一时间看更新 登录订阅本章 > 6.1.1 局部感受野 上QQ阅读看本书,第一时间看更新 登录订阅本章 >
一种基于局部感受野和半监督深度自编码的肺结节诊断方法,首先对肺实质ct影像中隐含的不同类特征使用局部感受野进行分层提取,然后,运用融合了肺部疾病医学相关临床信息的改进栈式稀疏自编码网络,对有标签的半监督特征提取深度模型进行训练,从已进行特征分类的ct特征图像中发现更高层的特征,将顶层输出层替换为逻辑回归分类器...