卷积神经网络Convolutional Neural Networks

最新推荐文章于 2023-06-15 10:50:20 发布
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分类专栏： 深度学习 Theano python 文章标签： 神经网络 cnn
本文详细介绍了卷积神经网络(CNN)的基本原理及应用，重点讲解了经典的LeNet-5模型，并提供了使用Theano实现LeNet-5的具体步骤。此外还探讨了CNN中的关键概念如局部连接、共享权重、特征映射以及最大池化等。

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摘要

  • CNN模型
  • 如何用Theano实现LeNet-5
  • 如何使用GPU加速运行CNN

稀疏连接

CNN利用空间上的相关性来加强本地连接参数与相邻层神经元的关系。在隐层 m 中隐藏单元，是从上一层 m−1 中的子集计算而得的。具体示意图如下：
这里写图片描述

共享权重

在CNN中，每个滤波器 hi 都是从整个可视域中计算而得的。这些单元共享参数并形成了特征图。
这里写图片描述
特征图的形成是通过在整个图片中运行函数：
这里写图片描述

最大池化

最大池化是一种非线性的向下采样。最大池化的具体过程是将输入图片分割成不重叠的小方块，对于任意区域计算其最大值。
最大池化有两个作用：

  • 可以减少下一层的计算量
  • 可以使得算法具有形变不变形

LeNet

这里写图片描述

代码实现

代码下载

原文网址

http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html

参考文献

  1. Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition
卷积神经网络Convolutional Neural Networks深度解析I
Archie_Could的博客
08-27 6097
知识的广度来自知识的深度，学习如果不成体系那是多可怕的一件事儿，希望我们在未来的学习道路上坚守初心，不要给自己留下遗憾，以自己喜欢的方式生活，做自己喜欢做的事，宠爱自己，做一个独一无二的自己！ 对于文章中出现的任何错误请大家批评指出，会及时做出修改！ 有任何想要讨论和学习的问题可联系我：cittaksana@qq.com 卷积神经网络Convolutional Neural Networks深度解析IConvolutional Neural Networks历史Convolutional Neura.
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