机器学习实战篇——用卷积神经网络算法在Kaggle上跑个分
之前的文章简单介绍了Kaggle平台以及如何用支撑向量（SVM）的机器学习算法识别手写数字图片。可见即使不用神经网络，传统的机器学习算法在图像识别的领域也能取得不错的成绩（我跑出来了97.2% 的正确率）, 但是要将正确率再往上提升就会遇到瓶颈了。 此时，神经网络以及深度学习，尤其是卷积神经网路（CNN）就派上用场了。 用CNN的网络，在同样的平台上，目前我将手写图片识别的正确率提高到了99.1....
用风格迁移搞事情！超越艺术字：卷积神经网络打造最美汉字
曾几何时，小学的我们上机课时最喜欢摆弄的就是 word 的艺术字，丑陋的效果并不能阻挡我们在每个角落塞进七彩的字体....... ▲ “七彩”的艺术字 但是时代不同了，我们现在已经有了各种先进的 PS 软件，我们已经可以做出这样的艺术字： ▲ 各种PS艺术字 但是，我们还能更进一步吗？将设计师从繁复的 PS 工作中解放出来，用深度学习的方法设计艺术字，自动生成更加有意思的艺术字吗？ 答案当然...
TensorFlow——CNN卷积神经网络处理Mnist数据集
CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构： 输入层：Mnist数据集（28*28） 第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个 第一层池化：池化视野2*2，步长为2 第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个 第二层池化：池化视野2*2，步长为2 全连接层：设置1024个神经元 输出层：0~9十个数字类别 代码实现： impo...
CNN卷积神经网络
一、BP神经网络回顾 人工全连接神经网络 （1）每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的 （2）当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练 的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢 传统神经网络存在的问题： （1）权值太多，计算...
轻量化卷积神经网络MobileNet论文详解（V1&V2）
本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2，其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度，以便加速深度网络在移动端的应用。
深度剖析卷积神经网络
最先进的图像识别体系结构采用了许多附加组件来补充卷积操作。在这篇文章中，你将了解到一些能够提高现代卷积神经网络速度和精度的重要的组件。 Pooling 使CNN非常高效的第一个秘密就是Pooling。Pooling是像卷积一样，用于对图像的每个局部区域标量变换的一种矢量。与卷积不同的是它们没有filters，也不用局部区域计算点积，而是计算平均值（Average Pooling）中的像素，或者只....
结构虽简单，但性能强悍——3个小型卷积神经网络简介
人工智能、深度学习太火了，火到哪一个领域都有讨论的声音。稍微对深度学习有所了解的人们，尤其是对于计算机视觉领域有所涉猎的人们，当一听到深度学习、卷积神经网络时，脑海里不由得自动脑补这样一幅画面——一台满和负载嗡嗡响的GPU服务器、一台满屏代码不断跳跃的显示屏以及坐在电脑前不断尝试不同卷积神经网络模型的科研人员。这幅场景在各个实验室不断的重复出现...
深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读
早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字符的识别，是当前各种深度卷积神经网络的鼻祖。接下来我们介绍LeCun在早期提出的3种卷积网络结构。 文献[1]的网络由卷积层和全连接层构成....
深度学习之 TensorFlow（四）：卷积神经网络
基础概念： 卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样，需要对数据进行特征提取和数据重建，可以直接将图片作为网络的输入，自动提取特征，并且对图形的变形等具有高度不变形。在语音分析和图像识别领域有重要用途。 卷积：卷积是泛函分析中的一种积分变换的数学方法，通过两个函数 f 和 g 生成第....
深度全解卷积神经网络（附论文）
第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还比较浅薄。 实际上，计算机视觉领域的很多成果都把 CNN 当作了一种黑箱，这种方式虽然有效的，但对结果的解释却是模糊不清的，这也无法满足科....
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