Convolutional Neural Networks笔记（一）

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Convolutional Neural Networks笔记（一）

第一周第二节课（Edge Detection Example）
第一周第三节课（More Edge Detection）

1. Edge Detection Example

这里写图片描述

上述的滤波器是垂直边界检测器，用来检测图像中的垂直边界的信息。下面说明该样式滤波器如何检测出垂直边界信息。

这里写图片描述

在原始图像中，左侧是白色，右侧是黑色，两者中间有一条边界。对应经过卷积后，特征图中最亮的区域对应的就是原始图像中边缘所在的对应位置（即原始图像的边界在其中间位置）。那么当原始图像如何时，才会被检测出有垂直边界信息呢？ 根据滤波器的样式，当原始图像左侧较亮（像素值大）， 右侧较暗（像素值小）时，会检测出该位置具有垂直信息。

2.More Edge Detection

滤波器可以区分亮到暗的边界和暗到亮的边界
这里写图片描述
如图所示，滤波器不变的情况下，当图像明暗转换，则特征图中边缘信息的像素值正好取反。下面看看水平边缘检测滤波器的作用效果：
这里写图片描述
但是为了去检测复杂的图像，仅仅使用现有的这些滤波器是不够用的，所以CNN中将滤波器设置为参数，进行学习：
这里写图片描述

这些都是吴恩达老师在视频的中讲解，我只是纪录下来，以供以后复习。课程地址

[论文笔记]Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
日积月累，天道酬勤
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这是对经典的TextCNN论文的阅读笔记。
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