水很深的深度学习（四）——卷积神经网络CNN
卷积神经网络的概念计算机视觉和 CNN 发展十一座里程碑上世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念，到80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式（特征），然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微....
Exploring the Regularity of Sparse Structure in Convolutional Neural Networks（在卷积神经网络中探索稀疏结构的规律性）
作者提出基于论文Learning both weights and connections for efficient neural network修剪的方法在保留精度以及实现更高的压缩率方面确实很好。但是，这种改进是以稀疏计算模式的不规则性为代价的。另一方面结构化的剪枝（例如修剪掉整个过滤器），但是比修剪单个权重会引起更大的精度损失。因此作者提出了三个问题：规律性和准确性之间的权衡是什么？是否....
《深度学习》李宏毅 -- task6卷积神经网络
一、为什么要使用卷积神经网络（CNN）CNN常常被用在影像处理上，比如说你想要做影像的分类，就是training一个neural network,input一张图片，然后把这张图片表示成里面的像素（pixel），也就是很长很长的矢量（vector）。output就是(假如你有1000个类别，output就是1000个dimension)dimension。通常会遇到一些问题：1.在trainin....
卷积神经网络基础--输入层、卷积层
输入层我们通常在这一层对传入数据进行处理，此步骤可大幅优化图像处理结果，有效防止输入不同的数据单位，显著缩短神经网络训练耗时，提高网络收敛速率；需要引起注意的是，神经网络的激活函数一般都处于一定的数值区间，因此进行网络训练的数据得映射到相应的区间。运行人工神经网络时，底层参数更新对其有显著的作用效果，造成的影响会导致假设条件难以满足。从事相关研究的科学家们在神经网络中采取归一化操作，能有效解决假....
深度学习修炼（七）—— 卷积神经网络
7 卷积神经网络如果你现在有一张图片，其只是一个二值图或是灰度图，那么它的通道数是1，也就是说，每一张图实际上都是一个矩阵（二维张量）；但是遇见彩色的RGB三通道图你怎么处理呢？当我们仅仅通过将图像数据展成一维向量而忽略了每个图像的空间结构信息，将数据送入一个全连接的多层感知机中。因为这些网络特征元素的顺序是不变的，因此最优的结果是利用先验知识，即利用相近像素之间的相互关联性，从 图像数据中学习....
tebsorflow2.0 卷积神经网络的实现实例（下）
结果：Model: "sequential" _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ============================================...
tebsorflow2.0 卷积神经网络的实现实例（上）
1. 数据集介绍本文的应用场景是对于卫星图片数据的分类，图片总共1400张，分为airplane和lake两类，也就是一个二分类的问题，所有的图片已经分别放置在2_class文件夹下的两个子文件夹中。数据集–提取码：7qb02. 加载图片在该过程主要分为两个部分，第一个步骤是读取文件所在的路径，第二个步骤是使用tesorflow提供的模块对图片进行读取和封装。本程序中我的数据集路径为/conte....
TensorFlow-CNN卷积神经网络
一、传统神经网络存在的问题（1）权值太多，计算量太大。（2）权值太多，需要大量样本进行训练。（容易出现过拟合或者欠拟合）二、卷积神经网络CNNCNN通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数。如下图所示：左图为传统神经网络，局部感受野：后面的一个神经元只连接到前面的图片的某一个部分。权值共享：各个局部感受野的大小是相同的且值是一样的。（黑，红，绿，蓝）1、卷积和卷积核例如：5*5的图....
图像识别：卷积神经网络
卷积神经网络层(Convolutional Neural Network，CNN)是一种特殊的深层前馈网络，一般包括数据输入层、卷积层、激活层、下采样层和全连接层。卷积层是卷积神经网络中重要的单元，它的构成是一系列对数据进行滤波的卷积核，其本质就是图像的局部区域与卷积核的权值加权求和的线性叠加过程。图像I作为输入，使用二维的卷积核K进行卷积，则卷积过程可表示为：其中，I(i,j)为图像在(i,j....
「卷积神经网络」实战 Kaggle 竞赛：树叶分类
导入必要的库。%matplotlib inlineimport randomimport torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as Ffrom torchvision import datasets, transformsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pl....
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