卷积神经网络概念Q&A

最新推荐文章于 2024-11-17 19:53:31 发布
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#cnn

1 如何计算cnn中某一层的感受野大小？

回答：

对于cnn中的每一个神经元，它都表征了输入图像的局部区域的信息，“感受野”指的是某一个神经元对应到输入图像的尺寸。

我们都知道，越深的网络层对应的感受野越大，比如我们想知道第n层的神经元在输入图像上的感受野，那么不妨把第 i i i层作为“伪输入图像”，并且记该神经元在第 i i i层的感受野大小为 R F i ， 其 中 i &lt; = 1 &lt; = n RF_{i}，其中i&lt;=1&lt;=n RFi​，其中i<=1<=n，显然 R F n = 1 RF_{n}=1 RFn​=

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Keras深度学习实战（7）——卷积神经网络详解与实现
盼小辉丶的博客
06-02 1万+
传统深度前馈神经网络的局限性之一是它并不满足平移不变性，且容易受图像中对象大小的影响。卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的提出正是用于解决传统神经网络的这些缺陷。即使对象位于图片中的不同位置或其在图像中具有不同占比，CNN 也能够正确的处理这些图像，因此在对象分类/检测任务中更加有效。本节详细介绍了 CNN 的基本概念与计算流程，同时使用 Keras 构建 CNN 模型识别手写数字。.........
卷积神经网络中的物理模型解释与应用：卷积神经网络中的物理学问题
AI天才研究院
07-26 1614
物理学（Physics）是研究自然界及其规律的一门科学。它是人类在过去几千年研究方法上的尝试，其中最重要的就是计算和实验。人们对物理学的认识可以帮助我们理解并预测现实世界中各个系统的运动、结构和行为，从而引导我们的行动和选择。物理学分成一些子领域，如力学、电学、化学、天文学、地球科学等。物理学还与工程学、经济学、心理学和艺术密切相关，并促进了社会发展和人类的进步。因此，无论何时我们面临某种新情况，总会看到物理学作为工具的影子。
卷积神经网络的基本概念
小白的博客
02-29 1291
什么是人工神经网络？ 人工只能领域⟶\longrightarrow⟶计器学习； 神经元⟶\longrightarrow⟶网络节点； 神经网络：输入层、输出层、隐藏层； 什么是感知器？ 第一个具有完整算法描述的神经网络学习算法（称为感知器学习算法：PLA）； 任何线性分类或线性回归问题都可以用感知器来解决； 人工神经网络 多层感知机也叫人工神经网络； 深度学习 含多隐藏层的多层感知器就是一种...
卷积神经网络的概念入门
weixin_30892037的博客
09-03 114
最近在机器之心上看到一篇介绍卷积神经网络的文章，非常的直白移动，很有收获，做了以下的整理，也方便自己对cnn的了解1.机器如何看图？简单来说，每个图像都是一系列特定排序的图点（像素）。如果你改变像素的顺序或颜色，图像也随之改变。举个例子，存储并读取一张上面写着数字4的图像。基本上，机器会把图像打碎成像素矩阵，存储每个表示位置像素的颜色码。在下图的表示中，数值...
卷积神经网络基本概念
qebrufoqibue的博客
08-19 521
百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——打卡计划（PaddlePaddle）第二周计算机视觉卷积神经网络 本周的主要内容是卷积神经网络——目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构。 计算机视觉 识别图片中的物体，对人类来讲是十分简单的事情，但是，对于计算机来说就没那么简单了。由于拍摄角度等其他一系列不确定因素，人想直接对计算机编程来识别图片中的物体是非常困难的。可是我们可以将识别图片这个大任务分为几个小任务。 (a) Image Classification： 图像分类，用于识别图像中物体的类别（如：
卷积神经网络（CNN）基本概念
Niceloyoo的博客
10-07 8203
一、卷积神经网络基本概念 卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元相连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面，每个特征平面都由一些矩形排列的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权重参数，这里共享的权重参数就是卷积核。 卷积核一般由随机小数矩阵的形式初始化，随着神经网络的不断训练，卷积核将会学习到更合理的权值。共享权值（卷积核）可以减少网络各层之间的连接，同时降低过拟合的风险。 子采样也叫做池化（pooling），通常有均值子
深度学习：卷积神经网络（CNN）基本概念
机器学习
06-09 6168
卷积神经网络架构中牵涉到几个概念：卷积、激活函数、池化、全连接。 卷积 卷积是将原始图像与一个设计好的矩阵（一般称为滤波器）按位相乘，这样就会得到一个新的矩阵。举个例子，假设我们要识别老鼠的尾巴，我们可以设计如下图类似的滤波器。 接来下，开始进行卷积——原图与滤波器按位相乘。当识别到老鼠尾巴时，会得到一个很大的卷积值。 反之，当识别到的不是老鼠尾巴部位时，卷积结果将会很小，甚至为0...
卷积神经网络 图像处理,卷积神经网络基本原理
xilao138的博客
09-02 2692
3、基于MATLAB语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。
一切皆是映射：卷积神经网络(CNNs)在图像处理中的应用
AI天才研究院
06-28 1300
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNNs）是深度学习领域中最成功的模型之一，特别是在图像处理任务中表现出色。本文旨在全面介绍CNNs的理论基础、核心组件和实际应用，帮助读者深入理解这一强大的图像处理工具。我们将从基本概念出发，逐步深入到复杂的网络结构和算法实现，最终通过实际的代码案例，展示CNNs在图像分类、目标检测等任务中的应用。背景介绍：阐述文章的目的、范围和预期读者核心概念与联系：介绍CNNs的基本概念和相关理论。
卷积神经网络(CNN)概念解释
小白学视觉
06-09 2050
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 本文转自：ｏｐｅｎｃｖ学堂传统对象识别-模式识别传统的模式识别神经网络(NN)算法基于梯度下降，基...
深度学习（一）：卷积神经网络的基本概念
XIONGDA的博客
06-06 1031
深度学习（一）：卷积神经网络的基本概念 1.卷积层 卷积层是卷积神经网络的核心。 什么是卷积？我认为，类似于一个过滤器，或者 如何卷积？通俗来说，用一个滑动窗口在特征中滑动并进行相应的计算——卷积核与之进行相乘，相加，然后strid表示步距，即滑动窗口滑几个格子 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vJrng99h-1591437324990)(assets/1591436367286.png)] 特性：局部感知；权值共享 1.卷积核的channel与输入特征层的c
卷积神经网络CNN（一）基本概念、卷积
Cufewxy的博客
05-28 3万+
卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一个专门针对图像识别问题设计的神经网络。它模仿人类识别图像的多层过程：瞳孔摄入像素；大脑皮层某些细胞初步处理，发现形状边缘、方向；抽象判定形状（如圆形、方形）；进一步抽象判定（如判断物体是气球）。CNN与BPNN的异同如果了解BPNN的框架，那么更容易理解CNN了。本文从CNN与BPNN的异同点出发，分析CNN的结构。首先相...
卷积神经网络
m0_73983707的博客
11-17 1779
所以我摊开手，让时间来解。
卷积神经网络的概念理解和简单实现
qq_36151472的博客
09-30 492
  卷积神经网络的（convolutional neural network，CNN）是一种专门用来处理具有类似网络结构的数据的神经网络。卷积是一种特殊的线性运算。本文总结了卷积和池化的深入理解，以及一个简单的卷积神经网络的实现。 1.卷积   通常形式中，卷积是对两个实变函数的一种数学运算。表示为：                     s(t)=(x∗w)(t)s(t)=(x*w)(t)s(...
卷积神经网络你需要知道的几个基本概念
qianfeng_dashuju的博客
08-23 768
1.1 为什么有了全连接网络模型还要CNN？ 全连接网络模型是指在神经网络中每两层之间的所有结点都是相连接的，但在处理图像数据时，全连接网络所需要的参数个数太多，比如处理一张单通道图片，图片大小为2828，设隐藏层的节点数为500个，则由其组成的全连接网络模型的参数有`2828*500+500=392500`，“+500”是因为考虑了偏置项b的情况，而当图片更大时，参数会急剧增多，参数过多不仅会...
CNN卷积神经网络基本概念学习笔记
qq_53639093的博客
03-24 484
基本概念 神经元结构 神经元的构成：神经元一般由一个线性函数和一个非线性的激活函数构成 神经元结构如下图： 激活函数的作用：改变数据的线性关系，并将输入数据映射在某个范围内，防止数据过大溢出 全连接（Full Connected） 全连接概念：每一层的每个神经元都与下一层的每个神经元相连，此连接关系即为全连接 全连接的缺点：无论相隔多远，所有神经元都与下层神经元有关系，计算量较大 卷积神经网络的基本思路：在图片识别时，首先找到各部分的边缘和轮廓，然后再查看图片中数据和这些边缘轮廓的关系 卷积核（filter
卷积神经网络(CNN)
顺其自然~专栏
01-12 4万+
卷积神经网络是多层感知机(MLP)的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。CNN由纽约大学的Yann Lecun于1998年提出(LeNet-5)，其本质是一个多层感知机，成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：一方面减少了权值的数量使得网络易于优化；另一方面降低了模型的复杂度、减小了过拟合的风险。当网络的输入为图像时，这些优点将表现地更加明显。
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解
码上飞扬的博客
05-23 4233
卷积神经网络通过卷积层和池化层提取输入数据的特征，并通过全连接层进行分类或回归任务。其结构和工作原理使其在图像识别和计算机视觉领域表现出色。希望本文的详细介绍和实例能帮助读者更好地理解CNN的原理和应用。
卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）
热门推荐
qq_41536160的博客
05-28 6万+
基本定义 卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)，是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野（Receptive Field）的机制而提出的。卷积神经网络专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如，时间序列数据（可以认为是在时间轴上有规律地采样形成的一维网格） 和图像数据（可以看作是二维的像素网格）。 1.卷积层（convolutional layer） 作用：特征提取 卷积层内部包含多个卷积核，组成卷积核的每个元素都
卷积神经网络激活层是激活函数吗
最新发布
03-17
嗯，用户问的是卷积神经网络中的激活层是不是就是激活函数。首先，我需要确认自己对这两个概念的理解是否正确。激活函数在神经网络中确实非常重要，它给网络引入了非线性，让网络能够学习复杂的模式。而卷积神经网络...
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