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卷积神经网络算法原理

输入数据是n*n的像素矩阵,再使用全连接神经网络,那么参数的个数会是指数级的增长,需要训练的数据太多。 而CNN的话,可以通过共享同一个参数,来提取特定方向上的特征,所以训练量将比全连接神经网络小了很多。

作者:杨延生 链接: 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。 "深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练,能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。 新的网络结构中最著名的就是CNN,它解决了传统较深的网络...

看你的目的是什么了,一般传统分类的输出是图片的种类,也就是你说的一维向量,前提是你输入图像是也是一维的label。 如果你输入的是一个矩阵的label,也可以通过调整网络的kernel达到输出一个矩阵的labels。

前馈神经网络就是一层的节点只有前面一层作为输入,并输出到后面一层,自身之间、与其它层之间都没有联系,由于数据是一层层向前传播的,因此称为前馈网络。 BP网络是最常见的一种前馈网络,BP体现在运作机制上,数据输入后,一层层向前传播,然...

卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成。 图:卷积神经网络的概念示范:输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积,滤波过程如图一,卷积后在C1层产生三个特征映射图,然后特征...

没有卷积神经网络的说法,只有卷积核的说法。 电脑图像处理的真正价值在于:一旦图像存储在电脑上,就可以对图像进行各种有效的处理。如减小像素的颜色值,可以解决曝光过度的问题,模糊的图像也可以进行锐化处理,清晰的图像可以使用模糊处理模...

rbf神经网络即径向基函数神经网络(Radical Basis Function)。径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性,并且结构简单,训练速度快。同时,它也是一种可以广泛应用于模式识别、...

学习得来的。 一开始卷积核(参数W和b)都被“初始化”成很小的“随机值”。LeCun和Bengio教授的文章中建议在处理图像问题时,可以选择将W和b按照~U(-sqrt(3/k),sqrt(3/k))初始化。其中k是W和b的连接总数。假如滤波器的大小是4*4,那么k为16,U表...

用keras框架较为方便 首先安装anaconda,然后通过pip安装keras 1、#导入各种用到的模块组件 from __future__ import absolute_import from __future__ import print_function from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from ke...

在基本的CNN网络中,全连接层的作用是将经过多个卷积层和池化层的图像特征图中的特征进行整合,获取图像特征具有的高层含义,之后用于图像分类。在CNN网络中,全连接层将卷积层产生的特征图映射成一个固定长度(一般为输入图像数据集中的图像类别...

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