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卷积神经网络算法原理

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。

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。 卷积神经...

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...

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 以下转自wphh的博客。 #coding:utf-8''' GPU run command: THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python cnn.py CPU run command: python cnn.py2016.06.06更新:...

cnn是ann的其中一种神经网络

受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发,有人提出卷积神经网络(CNN),Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力,在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、...

卷积神经网络就是将图像处理中的二维离散卷积运算和人工神经网络相结合。这种卷积运算可以用于自动提取特征,而卷积神经网络也主要应用于二维图像的识别。“深”的问题是一个不确定的概念,多少算深?有人认为除了输入层和输出层以外只包含一个隐...

我没用过CNN,我只能就matlab神经网络普遍存在的问题回答你, 1,同样的输入训练样本和测试样本得到不一样的结果,可能是因为权值初始化是随机的,每个随机的初始值在训练的时候,误差只能收敛到那片区域的局部最小值,而不能保证全局最小值。就...

网络的下一层和上一层之间通过卷积核连接,或者说上一层的数据和卷积核卷积之后得到下一层。在全连接网络中,上一层的每个数据和下一层的每个数据都会有关,局部连接的意思就是说下一层只和上一层的局部数据有关。 这张图就是全连接,下一层每一...

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