深度学习与CV教程(5) | 卷积神经网络
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/264声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer....
【ELM分类】基于粒子群优化卷积神经网络CNN结合极限学习机ELM实现数据分类附matlab代码
1 简介卷积神经网络是一种较好的特征提取器，但却不是最佳的分类器，而极限学习机能够很好地进行分类，却不能学习复杂的特征，根据这两者的优点和缺点，将它们结合起来，提出一种新的数据分类方法。考虑到卷积神经网络能够提取最优分类特征，而极限学习机训练速度快、训 练 精 度 高，本 文 提 出 将两者相结合的算法，并应用于数据分类。该方法的特点是：先利用训练样本训练卷积神经网络，训练好后，卷积网络的其他层....
PATCHY-SAN：卷积神经网络处理图结构数据
论文标题：Learning Convolutional Neural Networks for Graphs论文链接：https://arxiv.org/abs/1605.05273论文来源：ICML 2016一、概述在这篇论文中，我们的目的是将卷积神经网络应用于大量的基于图的学习问题。考虑以下两个问题：①使用图的集合作为训练数据，来实现未见图上的分类和回归问题，例如，集合内的每个图可以模拟一个....
卷积神经网络|深度学习（李宏毅）（四）
一、 为什么使用CNN处理图片在图片中有一些比整张图片要小的pattern（比如鸟的图片中鸟的喙就是一个小的pattern），识别这些pattern并不需要看整张图片。这些小的pattern会出现在图片的不同位置，例如鸟图片中鸟的喙可能出现在左上角也可能出现在中间。对图片进行降采样（池化）不会改变图片的特征，因此神经网络处理图片所需的参数就会更少。二、 卷积 v.s. 全连接 可以将卷积网络看....
学习笔记 | 深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用
图像识别是一种利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是计算机视觉领域的一个主要研究方向，在以图像为主体的智能化数据采集与处理中具有十分重要的作用和影响。目前图像识别技术在图像搜索、商品推荐、用户行为分析以及人脸识别等互联网应用产品中,，同时在智能机器 人、无人自动驾驶和无人机等高新科技产业以及生物学、医学和地质学等众多学科领域具有广阔的应用前景。早期的图像识....
PyTorch学习系列教程：卷积神经网络【CNN】
LeNet5——CNN的开山之作前篇介绍了DNN网络，理论上通过增加网络层数可以逼近任意复杂的函数，即通用近似定理。但在实践过程中，增加网络层数也带来了两个问题：其一是层数较深的网络容易可能存在梯度消失或梯度弥散问题，其二是网络层数的增加也带来了过多的权重参数，对训练数据集和算力资源都带来了更大的考验。与此同时，针对图像这类特殊的训练数据，应用DNN时需要将其具有二维矩阵结构的像素点数据拉平成一....
卷积神经网络(CNN)原理（二）
3.2.4 stride-步长以上例子中我们看到的都是每次移动一个像素步长的结果，如果将这个步长修改为2,3，那结果如何？这样如果以原来的计算公式，那么结果N + 2P - F + 1 = 6 + 0 -3 +1 = 4N+2P−F+1=6+0−3+1=4但是移动2个像素才得出一个结果，所以公式变为\frac{N + 2P - F}{2} + 1 = 1.5 + 1 = 2.52N+2P−F+1....
卷积神经网络(CNN)原理（一）
学习目标目标了解卷积神经网络的构成记忆卷积的原理以及计算过程了解池化的作用以及计算过程应用无3.2.1 卷积神经网络的组成定义卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像等方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他浅层或深度神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。我们来....
文本分类(下)-卷积神经网络(CNN)在文本分类上的应用
1 简介原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战2 论文1《Convolutional Neural Networks for Senten....
卷积神经网络(CNN)介绍与实践（二）
2.2 Pooling Layer 池化层在卷积层之后，通常在CNN层之间添加池化层。池化的功能是不断降低维数，以减少网络中的参数和计算次数。这缩短了训练时间并控制过度拟合。最常见的池类型是max pooling，它在每个窗口中占用最大值。需要事先指定这些窗口大小。这会降低特征图的大小，同时保留重要信息。Max Pooling主要的好处是当图片整个平移几个Pixel的话对判断上完全不会造成影响，....
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