UFLDL教程的卷积神经网络(CNN)实现

最新推荐文章于 2022-09-02 13:08:01 发布
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本文介绍了卷积神经网络的基本概念及其在图像识别领域的应用。卷积神经网络模仿动物视觉神经系统，具有部分链接和权值共享的特点。文中还提到了LeNet-5的成功案例，并概述了该网络在MNIST手写数字数据集上的分类过程。

UFLDL中介绍了卷积神经网络，卷积神经网受启发于动物的视觉神经系统，是将研究大脑获得的深刻理解成功用于机器学习应用的关键例子。最早的一个成功应用是在20世纪90年代，LeCun等人开发的读取支票的卷积网络LeNet-5.
卷积神经网是由几个相互交替的卷积层（convolution layer）和池化层（pooling layer），最后再是一个用作softmax分类的全联接层构成。其设计的两个关键特性就是部分链接和权值共享。
UFLDL的练习与LeNet-5类似，就是对MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology database)手写数字集进行分类。总共包括0-9共10类数字，每个样本为28x28的归一到[0,1]的图像。基本的网络结构如下图所示：
CNN structure

深度学习UFLDL教程翻译之卷积神经网络（一）
hunterlew的专栏
08-07 3699
A、使用卷积进行特征提取 一、概述 在前面的练习中，你解决了像素相对较低的图像的相关问题，例如小的图片块和手写数字的小图像。在这个节，我们将研究能让我们将这些方法拓展到拥有较大图像的更加实际的数据集的方法。 二、全连接网络        在稀疏自编码器中，我们所做的设计选择是将所有隐藏层单元与输入单元全部连接。在我们处理的相对小的图像中（例如在稀疏自编码器作业中的8×8小块，MNIST数据
深度学习UFLDL教程翻译之卷积神经网络（二）
hunterlew的专栏
08-09 3796
一、概述 一个卷积神经网络（CNN）是由一个或多个卷积层（通常伴随着降采样一步）构成，并加上一个或多个和在标准的多层神经网络一样的全连接层。CNN的结构是设计用于利用输入图像的2D结构（或其他2D输入例如语音信号）。这是由局部连接、权值共享以及一些引起平移不变特征的池化操作来实现的。CNN的另一个优点在于它们更容易训练而且比拥有相同数目的隐藏单元的全连接网络而言，参数更少。在这篇文章中，我们会讨
[UFLDL]卷积神经网络
m0_37561765的博客
03-20 323
卷积神经网络
斯坦福大学卷积神经网络教程UFLDL Tutorial - Convolutional Neural Network
weixin_34341117的博客
03-27 214
Convolutional Neural Network Overview A Convolutional Neural Network (CNN) is comprised of one or more convolutional layers (often with a subsampling step) and then followed by one or more fully...
UFLDL 教程-深度神经网络
03-06
UFLDL 教程-深度神经网络
python卷积神经网络cnn的训练算法_【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理...
weixin_39639518的博客
12-19 2193
上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例，并对网络结构进行到了调整，提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理，为什么传统的机器学习算法，简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字，我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢？CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪些优势呢？我们下面就来简单分析一下。在讲CNN之前，为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解，我们先简单回顾一下...
卷积神经网络数学建模,卷积神经网络算法实现
m0_54846070的博客
09-02 286
卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。点击预约免费试听课。
UFLDL教程中的cnn-exercise练习代码实现
10-16
深度学习是当今人工智能领域的核心驱动力，而卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）作为深度学习的重要组成部分，广泛应用于图像识别、计算机视觉等领域。UFLDL（Understanding Deep Learning via...
什么是卷积神经网络算法,卷积神经网络算法实现
aifamao2的博客
08-25 545
卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。2、BP神经网络：具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。
卷积神经网络 图像分割,卷积神经网络 图像识别
aifamao2的博客
08-25 1592
卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。
吴恩达UFLDL教程
01-06
吴恩达的深度学习的入门资料，内容详实易懂，简单易学。
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Stanford Deep Learning 教程新版的翻译
UFLDL 教程学习笔记（一）神经网络
JIN JI 2013.12.24
05-07 390
转自-http://blog.youkuaiyun.com/itplus/article/details/11021593 UFLDL（Unsupervised Feature Learning and Deep Learning）Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程，内容深入浅出，有很强的实用性，学习起来，让人有种酣畅淋漓的感觉
UFLDL Tutorial 课程核心内容提炼-1：神经网络
自信，就总会有好事儿！
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该课程在斯坦福深度学习课上，点此打开--------------------------------------------------分割线------------------------------------------------------一、概述        训练样本集：        神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型                          ...
Stanford UFLDL教程（一）--神经网络、BP算法、BP初始值设置和梯度检验
蓁蓁尔的博客
03-08 1097
在看斯坦福大学的UFLDL（非监督特征学习和深度学习）教程时，发现了一个博客，在看教程的过程中不懂得问题，大部分在博客中得到了解答。转到自己帖子中方便以后重新查看。01.神经网络 UFLDL：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C 博客：http://blog.csd
Deep Learning L教程（矢量化编程实现）（三）
擦玻璃的程序员专栏
02-20 1722
神经网络向量化（三） 在本节，我们将引入神经网络的向量化版本。在前面关于神经网络介绍的章节中，我们已经给出了一个部分向量化的实现，它在一次输入一个训练样本时是非常有效率的。下边我们看看如何实现同时处理多个训练样本的算法。具体来讲，我们将把正向传播、反向传播这两个步骤以及稀疏特征集学习扩展为多训练样本版本。 Contents  [hide] 1
UFLDL cnnExercise.m
Zhaohui1995_Yang的专栏
08-09 855
主要就是检查conv 和 pool 两个函数的实现情况。我认为最有价值的是isequal函数，知道了能够直接比较数组。%% Convolution and Pooling Exercise% Instructions % ------------ % % This file contains code that helps you get started on the % convolut
UFLDL深度学习笔记 （六）卷积神经网络
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07-09 162
UFLDL深度学习笔记 （六）卷积神经网络 1. 主要思路 “UFLDL 卷积神经网络”主要讲解了对大尺寸图像应用前面所讨论神经网络学习的方法，其中的变化有两条，第一，对大尺寸图像的每个小的patch矩阵应用相同的权值来计算隐藏层特征，称为卷积特征提取；第二，对计算出来的特征矩阵做“减法”，把特征矩阵纵横等分为多个区域，取每个区域的平均值(或最大值)作为输出特征，称为池化。这样做的原因主要是为了降...
UFLDL 笔记 01 神经网络
bea_tree的博客
04-17 1171
UFLDL=Unsupervised Feature Learning and Deep Learning01 神经网络神经网络由神经元构成，首先看神经元的结构：1.1 神经元单个神经元简单来说就是输入数值（刺激），代入一个激活函数，如果达到阈值便输出一个对应的值。 其输出为hW,b=f(Wtx)=f(∑3i=1Wixi+b)h_{W,b}=f(W^tx)=f(\sum^3_{i=1}W_ix
UFLDL教程：探索卷积与池化的MATLAB实现
标题和描述中所涉及的知识点主要围绕深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的核心概念和操作，即卷积（Convolution）和池化（Pooling）。这是一系列无监督学习的教程和练习，通常与...
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